Investigating the role of aligner material and tooth position on orthodontic aligner biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this work was to investigate the effect of material selection and tooth position on orthodontic aligner biomechanics. Additionally, material property changes with thermoforming were studied to elucidate its role in material performance in-vitro. An orthodontic simulator (OSIM) was used to evaluate forces and moments at 0.20 mm of lingual displacement for central incisor, canine and second premolar using Polyethylene terephthalate (PET), Polyurethane (PU) and Glycol-modified polyethylene terephthalate (PET-G) materials. The OSIM was scanned to generate a model used to fabricate aligners using manufacturer-specified thermoforming procedures. Repeated measures of MANOVA was used to analyze the effect of teeth and material on forces/moments. The role of thermoforming was evaluated by flexural modulus estimated by 3-point bend tests. Pre-thermoformed and post-thermoformed samples were prepared using as-received sheets and those thermoformed over a simplified arch using rectangular geometry, respectively. Groups were compared using Two-way ANOVA. The PET, PU, and PET-G materials exerted maximum buccal force and corresponding moments on the canine. PU exerted more buccal force than PET-G on the canine and second premolar, and more than PET on the second premolar. The impact of thermoforming varied according to the specific polymer: PET-G remained stable, there was a slight change for PET, and a significant increase was noted for PU from pre-thermoformed to post-thermoforming. The results of this study elucidate the influence of material and arch position on the exerted forces and moments. Further, the mechanical properties of thermoplastic materials should be evaluated after thermoforming to characterize their properties for clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».