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Enregistrement W4220698314 · doi:10.3390/tomography8020064

The Effect of Sealer Application Methods on Voids Volume after Aging of Three Calcium Silicate-Based Sealers: A Micro-Computed Tomography Study

2022· article· en· W4220698314 sur OpenAlexaff
Amre R. Atmeh, Rakan Alharbi, Ibrahim Aljamaan, Abdulrahman Al‐Ahmari, Ashwin C. Shetty, Ahmed Jamleh, Imran Farooq

Notice bibliographique

RevueTomography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesImam Abdulrahman Bin Faisal University
Mots-clésMaterials scienceDentistryCalcium silicateVolume (thermodynamics)Computed tomographyComposite materialMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During obturation, air voids are undesirable as they may provide shelter for microorganisms or passage for fluids. This study aimed to compare the occurrence of voids between three calcium silicate-based sealers (CSBSs) (MTA-Fillapex, BioRoot-RCS, Bio-C) and the change in their volume after aging. In addition, we aimed to compare voids when using two sealer application methods: lentulo-spiral (LS) and gutta-percha (GP) cone. Thirty extracted mandibular premolars (n = 30) were endodontically prepared and obturated using single GP cone (SGPC) technique. Each sealer was applied to 10 teeth (n = 10) using LS or GP. Micro-computed tomography (micro-CT) was used to quantify the volume of root filling and voids before and after 8-week storage in a phosphate-rich medium. The percentage of root filling and voids were compared between the groups using a Mann–Whitney U test and Kruskal–Wallis test with a Bonferroni correction. Before aging, the percentages of root filling volume after obturation were comparable with no significant differences between sealers (p = 0.325) or application methods (p = 0.950). After aging, the voids’ volume increased significantly in all sealers (p ≤ 0.05). However, no significant differences were found between sealers (p = 0.302). In conclusion, voids in CSBSs may not reduce in size with aging; hence, SGPC should be carefully selected for suitable cases.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,298 · 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'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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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