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Enregistrement W3214031256 · doi:10.1590/0103-6440202104096

Marginal gaps and internal voids after root-end filling using three calcium silicate-based materials: A Micro-CT analysis

2021· article· en· W3214031256 sur OpenAlexaff
Alexander Pompermayer Jardine, Ketsia Fernanda Váz Rosa, Felipe Barros Matoso, Ramiro Martins Quintana, Renata Grazziotin‐Soares, Patrícia Maria Poli Kopper

Notice bibliographique

RevueBrazilian Dental Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoot canalMaterials scienceDentistryStatistical analysisMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the 3D quality of root-end filling, assessing the presence (volume and percentage) of marginal gaps and internal voids formed after retro-filling with three calcium silicate-based materials: MTA Angelus (Angelus Soluçoes Odontologicas, Londrina, PR, Brazil), Biodentine (Septodont Ltd., Saint Maur-des-Faussés, France) and Neo MTA Plus (Avalon Biomed Inc., Bradenton, Florida, US). Thirty human, extracted, single rooted teeth were used. Orthograde root canal treatment, root resection (3mm shorter than the apex) and retrograde cavity preparation with ultrasonic tips were performed. Teeth were divided into 3 groups (n =10 each) following a stratified randomization according to the initial volume of the root-end cavity. After retrofilling, samples were stored for 7 days. Then, two rounds of micro-CT scans were performed: soon after root-end preparation (with the cavity still empty) and 7 days after root-end filling. Marginal gaps, internal voids volume (mm3 and %), as well as, the overall defects (sum of gaps and voids) were evaluated. Statistics compared the three groups in relation to those defects. There was not statistical difference between groups regarding the marginal gaps (P≥ 0.05), the internal voids (P≥ 0.05), and the overall defects (P≥ 0.05). Median (mm3) and % of overall air-entrapment defects (gaps and/or voids) was: 0.004mm3 and 1.749% for MTA Angelus, 0.018mm3 and 6.660% for Biodentine, and 0.012mm3 and 4.079% for Neo MTA Plus. All materials had gaps and/or voids. No differences were found between MTA Angelus, Biodentine and Neo MTA Plus.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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