The in vitro biomechanics of anterior arch expansion using fixed lingual appliances with coil springs or archwire stops
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The presented study investigates differences in the biomechanics of straight and mushroom fixed lingual appliances when implementing coil springs and stops for anterior arch expansion. MATERIALS AND METHODS: An in vitro orthodontic simulator was used to measure three-dimensional forces and moments on each tooth of a simulated maxillary arch. Mushroom and straight archwire forms of 0.016″ NiTi round archwire were considered, using 0.010″ × 0.030″ NiTi open coils and 0.016″-0.018″ archwire stops (n = 44 per group). Teeth in the anterior dental arch were moved from a neutral to crowded position to replicate anterior crowding of central and lateral incisors. Forces and moments of interest for lateral incisors and first premolars were compared using repeated measures mixed multivariate analysis of variance (α = 0.05). RESULTS: Three comparisons between straight versus mushroom archwires and two comparisons of coil springs vs. stops were not statistically significant. Overall, it was found that the use of a straight lingual archwire produced larger differences in forces and moments between using stops and coil springs than when using a mushroom archwire. Using stops produced larger forces and moments for both types of archwires as compared to using coil springs. The largest expansion forces were produced using straight archwires with stops, exceeding 3.0 N of force. Straight archwires with coil springs produced the lowest expansion forces on lateral incisors, just exceeding 1.5 N. CONCLUSIONS: The findings of this study have elucidated significant differences in the biomechanics of transverse arch expansion using straight or mushroom fixed lingual appliances with coil springs or stops.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».