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Enregistrement W4313196230 · doi:10.1055/s-0042-1757161

Effect of Battery Discharge on the Output from Budget Light-Curing Units

2022· article· en· W4313196230 sur OpenAlexaff
Afnan O. Al‐Zain, Ibrahim M. Alshehri, Hattan M.H. Jamalellail, Richard Bengt Price

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of General Dentistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceBattery (electricity)Computer sciencePower (physics)StatisticsMedicineEnvironmental scienceMathematicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives The manufacturers of budget light-curing units (LCUs) often claim to provide high-quality units that are equivalent to LCUs from major manufacturers. This study investigated the effects of battery discharge on the light output from different budget LCUs compared to a major manufacturer. Materials and Methods Two brands of budget LCUs (LY-A180 and LED-CL) were compared to a control LCU from a major manufacturer (3M). The LCUs were fully charged, and their light outputs were measured over one battery discharge cycle using repeated 10-second exposures at a 0-mm distance. Statistical Analysis Data were analyzed using one-way analysis of variance and Bonferroni post-hoc test. Results The budget LCUs delivered fluctuating light output values. In their first exposure, the budget LCUs delivered between 205 and 444 mW power, an irradiance between 533 and 1154 mW/cm2, and a radiant exposure between 5.3 and 11.5 J/cm2. As the number of exposures increased, their light output decreased between 24 and 81%, while the control LCU showed only a 4.9% decrease in power and irradiance. The light outputs from the budget LCUs were significantly less than the control LCU, and they were significantly from each other. Conclusion The budget LCUs tested could not maintain their power, irradiance, and radiant exposure output values as the battery discharged. This supports the recommendation that clinicians should be very cautious when using budget LCUs in their clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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