Notice bibliographique
Résumé
Introduction: It is important for a dental practitioner to have a clear understandingof the root canal morphology and its variations to perform successful root canal treatment.The inability to identify and adequately treat all canals of root canal system may contribute tothe failure of root canal treatment. Objectives: Clinically determine the frequency or numbersof root canals per tooth in the maxillary second molar teeth in the local population. Setting:Department of Operative Dentistry in Punjab Dental Hospital / de`Montmorency College ofDentistry, Lahore. Study Design: Randomized Control Trial. Study Period: 25th May 2013 to24th November 2013 (6 months). Results: This was a Cross sectional survey of 80 patients withsymptomatic irreversible pulpitis in maxillary second molar teeth in patients undergoing rootcanal treatment. The results showed that five (6.25%) patients had single root canal, seventeen(21.25%) patients had 2 root canals, forty (50%) patients had 3 root canals, seventeen (21.25%)patients had 4 root canals and one (1.25 %) patient had 5 root canals per tooth. In patientwith five canals, single root canal was present in distobuccal and palatal root each while threeroot canals were present in mesiobuccal root as MB-1, MB-2 and MB-3 canal. Conclusion:Local population have a lot of variations in root canal anatomy in second molar. So preclinicalknowledge can increase the success rate of root canal treatment.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,019 |
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 ».