On the ability of experimental impact measures to predict tooth injuries in an <i>ex vivo</i> swine model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Impact to the orofacial region, in particular teeth, is a frequent incident leading to injury in many sports and can result in health and economic costs for the injured individual. The majority of previous work has applied synthetic models such as plaster or stone, to form analogs of relevant structures to study the potential for impact-induced injury. Biomechanical studies that have applied tissue models (animal or human) for the purpose of determining the biomechanical measures associated with dental injury are rare. The aim of this study was to apply a simple ex vivo model based on swine dentition to ascertain which of a select list of measurable quantities associated with impact mechanics could predict luxation and fracture of teeth due to impact. METHODS: Mandibular central incisors of ex vivo swine dentitions were impacted using a linear drop tower with heights ranging from 1.20 m to 2.42 m. Seven mechanical predictors were assessed at impact and were then subjected to binary logistic regression techniques to determine which was the best predictor of luxations or fractures of the teeth. RESULTS: = 0.722) were found to be statistically significantly different (p < .05), offering the greatest specificity as indicated by receiver operator characteristics. Other measures that are frequently used in impact mechanics, including peak linear acceleration and velocity change, were not statistically significant predictors of tooth injury. CONCLUSION: Identifying mechanical predictors for dental injury of unprotected teeth provides a first step in understanding which aspects of an impact event attribute to dental injury and can lay the foundation for future studies that examine alteration in injury mechanics associated with protection devices.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».