Tooth Tissue Loss in Locating Mesiobuccal Canal during Selective Retreatment using Dynamic Navigation System: An In vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
Selective root canal retreatment has demonstrated positive success, but the process is challenging because imprecision compromises the tooth's structural durability. As there is a lack of literature on selective retreatment using DNS, this in-vitro study was designed for comparative evaluation of tooth tissue loss and time taken in locating mesiobuccal (MB)canal using the dynamic navigation system (DNS; Navident, ClaroNav, Toronto, ON, Canada ) to the freehand (FH) method. The null hypothesis was that both methods would have similar tooth tissue loss and time required for the procedure. Twenty root canal-treated human mandibular molar teeth were mounted on Navident manikin. Using the Navident programme, the drilling path and depth were virtually designed using cone-beam computed tomographic (CBCT) scans. A minimal access cavity for locating the MB root was prepared with dynamic navigation in the DNS group and with freehand in the FH group. Volumetric tooth tissue loss was evaluated with the help of postoperative CBCT and On-demand software. Statistical analysis was done with an independent-sample T Test (p<0.05). The time taken for the procedure was recorded with a stopwatch. The tooth tissue loss was significantly less with the DNS group (35.83 mm3) compared to the FH group (52.84 mm3) with a P value of 0.001. The time taken for the DNS group was less with the DNS group (29.00 seconds) compared to the FH group (53.60 seconds) with statistical significance with a P value of 0.001. The DNS resulted in minimal tooth tissue loss with a shorter time compared to the FH group. This technique can be practised for predictable selective retreatment in endodontics.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».