Root Temperature Variation during Gutta-Percha Removal Using Stainless Steel and NiTi Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the temperature variation of gutta-percha removal with stainless steel and two NiTi instruments using infrared thermography and thermocouples. Material and Methods: 45 single-rooted teeth were divided into three groups (n = 15) according to the following gutta-percha removal instruments: Largo Peeso (L), Protaper Retreatment (PR), and Reciproc (R). Thermal analysis was conducted using a FLIR T650sc infrared thermography camera and three thermocouples. For infrared thermography assessment, the infrared camera was programmed to acquire thermograms every 15 seconds before the gutta-percha removal started until temperature normalization. Root temperature was assessed in the thermograms using FLIR tools software v6.4 with the straight-line tool along the long axis of the tooth and in the cervical, middle, and apical thirds of each tooth. The temperature from the thermocouples was recorded and registered for each root third. Inferential statistical analysis Kruskal-Wallis and post hoc Tukey tests were used. Results: For the infrared thermography camera, the highest median temperature value was found 15 seconds after guttapercha removal for the L technique (20.3°C), which presented the highest temperatures at all studied times. For thermocouples, the highest temperature was found in the middle third during gutta-percha removal with L (20.7°C). PR and R presented similar patterns of root temperature. Conclusion: Stainless-steel L temperature reaches values above 10°C; however, the exposure time was too short to cause injuries to the periodontium.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».