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Enregistrement W2990147078 · doi:10.20396/bjos.v18i0.8657273

Comparison of impression techniques and double pouring by dental cast’s accuracy

2019· article· en· W2990147078 sur OpenAlexaff
Aion Mangino Messias, Stephania Caroline Rodolfo Silva, Filipe de Oliveira Abi‐Rached, Raphael Freitas de Souza, José Maurício dos Santos Nunes Reis

Notice bibliographique

RevueBrazilian journal of oral sciences/Brazilian Journal of Oral Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésImpressionDentistryMolarTrayOrthodonticsMaterials scienceMedicineComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study compared impression techniques and double pouring by means of cast’s accuracy. Methods: For each patient (n=10), impressions from right maxillary canine to first molar were made with acrylic resin trays and vinyl-polysiloxane using one single-step, and four two-steps techniques: relief with poly(vinyl chloride) film; tungsten-carbide bur/scalpel blade; small movements of the tray; non-relief. Total visible buccal surface area of crowns was measured three times using photographs from patients (Baseline) and casts. Mean area values (mm2) between Baseline and casts differences were analyzed by two-way repeated-measures ANOVA (α=.05; 1-β=85%). Results: No significant differences were observed for Impression Techniques (P=.525), Double Pouring (P=.281), and their interaction (P=.809). Conclusion: All impression techniques and double pouring produced casts with similar accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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