Impact of gray background on tooth color shade matching: a comparison of visual and instrumental methods
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study evaluates the impact of a gray background on visual tooth shade selection, focusing on various incisal translucency patterns in upper incisors. Material and Methods: Sixty-three clinicians assessed VITA 3D Master Shade Guide tabs representing right upper central incisors under different conditions, with or without a gray background. Translucency patterns (A, B, C) were considered, and standard tabs were defined using a clinical spectrophotometer. Statistical analyses, including repeated measures ANOVA and ordinal logistic regression, compared scores and agreement levels. Results: Darker tabs were selected for Case C, while Case B resulted in lighter tabs. A gray background increased lightness levels, enhancing agreement between visual and instrumental shade selection. Reduced agreements were noted in cervical areas and cases with higher incisal translucency. No significant difference was found among tooth thirds (p=.097). Conclusion: Using a gray background during tooth shade selection improved agreement between visual and instrumental shade selection. Incorporating this method can enhance tooth shade matching when relying on visual analysis. Introducing a cost-effective gray background can significantly improve agreement between visual and instrumental shade selection, addressing financial constraints associated with advanced tools. Clinicians can now implement a more reliable and accessible protocol, positively impacting the precision of esthetic restorations, especially in cases involving upper incisors. KEYWORDS Color; Color perception; Dental shade; Operative dentistry; Shade selection.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».