The Effectiveness of Different Irrigation Techniques on Debris and Smear Layer Removal in Primary Mandibular Second Molars: An In Vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims:The aim of the present in vitro study was to compare the effectiveness of passive ultrasonic irrigation (PUI), sonic irrigation, and mechanic dynamic activation on the removal of debris and smear layer from primary mandibular second molars during pulpectomy.Materials and methods: Mesial roots of 48 primary mandibular second molars were prepared with an R-motion 21 mm file (30/0.04)(FKG Dentaire SA, La Chaux-de-Fonds, Switzerland), irrigated with 1% sodium hypochlorite (NaOCl) and 17% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA), and divided into four groups (n = 24 canals) according to the final irrigation activation technique: control group without activation, PUI with Ultra-X (Eighteeth, Changzhou, China), mechanical activation with XP-endo Finisher (FKG), and sonic irrigation with EQ-S (Meta Biomed, Chungcheongbuk-do, Korea).The roots were split longitudinally and analyzed using scanning electron microscopy (SEM).The presence of debris and smear layer was assessed using a 5-grade scoring scale with 200 and 1000 magnification, respectively.The Kruskal-Wallis and Friedman tests were used for data analysis.Results: The activation of the irrigant significantly improved debris and smear layer removal (p < 0.001).There was no significant difference between Ultra-X, XP-endo Finisher, and EQ-S (p > 0.05).No activation technique was able to completely eliminate debris and smear layer from the root canals of primary mandibular second molars.Conclusions: During pediatric pulpectomy, the irrigation protocol must include activation of the irrigation solutions using either ultrasonic, sonic, or mechanical activation techniques to enhance the removal of debris and smear layer for a better prognosis.Clinical significance: During root canal treatment on primary teeth, the clinician must incorporate an activation technique in the irrigation protocol to enhance the removal of debris and smear layer and increase the success of the treatment.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».