Endodontic file separation and its management among dentists in Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to find the incidence and awareness of endodontic instrument separation and its management among dental house officers, postgraduate trainees, demonstrators, consultants, and general dentists. Methods: This online questionnaire-based cross-sectional study was conducted with the approval of the IRB in private and public dental hospitals and dental clinics in Punjab. The authors developed the survey tool, which comprises 24 closed-ended items regarding demographics, the incidence of file separation, and awareness about its management. The data were analyzed using IBM SPSS version 24. The Chi-Square Test was used to compare percentages of categorical variables. Results: Postgraduate trainees experienced the most instrument separations (43.6%), made the most retrieval attempts (49.2%), and experienced the most secondary errors during retrieval (52.1%) (p<0.001). Around four out of ten respondents always informed the patients (39.6%) and department (41.6%) about errors. Manual files (69.8%), stainless steel files (75.8%), and short files (60.4%) were more frequently separated, and the most frequent cause was older fatigue files (57.7%). Manual files were more frequently broken in public dental institutes (p=0.003). Two-thirds of the file separations (72.5%) occurred during cleaning and shaping in the apical third of molars (65.1%), especially in mesiolingual canal (56.4%). Bypass attempt was the most common in symptomatic teeth (47.7%). Conclusions: Preventive approaches such as limiting file reuse and constructing a glide path can reduce the occurrence of file separation. Operators should be familiar with the number of uses of the instrument before fatigue and should be trained through workshops and refresher courses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».