The effect of root canal treatment and post-crown restorations on stress distribution in teeth with periapical periodontitis: a finite element analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the effects of root canal treatment (RCT) and post-crown restoration on stress distribution in teeth with periapical bone defects using finite element analysis. METHODOLOGY: Finite element models of mandibular second premolars and those with periapical bone defects (spherical defects with diameters of 5, 10, 15, and 20 mm) were created using digital model design software. The corresponding RCT and post-crown restoration models were constructed based on the different sizes of periapical bone defect models. The von Mises stress and tooth displacement distributions were comprehensively analyzed in each model. RESULTS: Overall analysis of the models: RCT significantly increased the maximum von Mises stresses in teeth with periapical bone defects, while post-crown restoration greatly reduced the maximum von Mises stresses. RCT and post-crown restoration slightly reduced tooth displacement in the affected tooth. Internal analysis of tooth: RCT dramatically increased the maximum von Mises stress in all regions of the tooth, with the most pronounced increase in the coronal surface region. The post-crown restoration balances the internal stresses of the tooth and is most effective in periapical bone defect - 20-mm model. RCT and post-crown restoration slightly reduced the tooth displacement in all regions of the affected tooth. CONCLUSIONS: Root canal treatment seemed not to improve the biomechanical state of teeth with periapical bone defects. In contrast, post-crown restoration might effectively balance the stress concentrations caused by periapical bone defects, particularly extensive ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».