Validated Finite Element Models of Premolars: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Finite element (FE) models are widely used to investigate the biomechanics of reconstructed premolars. However, parameter identification is a complex step because experimental validation cannot always be conducted. The aim of this study was to collect the experimentally validated FE models of premolars, extract their parameters, and discuss trends. A systematic review was performed following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Records were identified in three electronic databases (MEDLINE [PubMed], Scopus, The Cochrane Library) by two independent reviewers. Twenty-seven parameters dealing with failure criteria, model construction, material laws, boundary conditions, and model validation were extracted from the included articles. From 1306 records, 214 were selected for eligibility and entirely read. Among them, 19 studies were included. A heterogeneity was observed for several parameters associated with failure criteria and model construction. Elasticity, linearity, and isotropy were more often chosen for dental and periodontal tissues with a Young's modulus mostly set at 18-18.6 GPa for dentine. Loading was mainly simulated by an axial force, and FE models were mostly validated by in vitro tests evaluating tooth strains, but different conditions about experiment type, sample size, and tooth status (intact or restored) were reported. In conclusion, material laws identified herein could be applied to future premolar FE models. However, further investigations such as sensitivity analysis are required for several parameters to clarify their indication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».