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Enregistrement W3207170957 · doi:10.20944/preprints202110.0277.v1

Biomechanical Behavior Evaluation of a Novel Hybrid Occlusal Splint-mouthguard for Contact Sports: 3D-FEA

2021· preprint· en· W3207170957 sur OpenAlexaff
Les Kalman, Amanda Maria de Oliveira Dal Piva, Talita Suelen de Queiroz, João Paulo Mendes Tribst

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMouthguardMaterials scienceSplint (medicine)OrthodonticsDisplacement (psychology)von Mises yield criterionDeformation (meteorology)Stress (linguistics)Finite element methodDentistryStructural engineeringComposite materialEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orofacial injuries are common occurrences during contact sports activities; however, there is an absence of data regarding the performance of hybrid occlusal splint mouthguards, especially during compressive loading. To evaluate the total deformation and stress concentration, a skull model was selected and duplicated to receive two different designs of mouthguard devices: one model received a conventional custom-made mouthguard (MG) with 4-mm thickness and the other received a novel hybrid occlusal splint-mouthguard (HMG) with the same thickness. Both models were subdivided into finite elements. The frictionless contacts were used, and a nonlinear analysis was performed simulating the compressive loading in occlusion. The results were presented in von-Mises stress maps (MPa) and Total Deformation (mm). A higher stress concentration in teeth was observed for the model with the conventional MG, while the HMG design displayed a promising mechanical response with lower stress magnitude. The HMG de-sign displayed a higher magnitude of stress on its occlusal portion than the MG design. The hybrid mouthguard (HMG) reduced (1) jaw displacement during chewing and (2) the generated stresses in maxil-lary and mandibular teeth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,427
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,098 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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