Tracking orthodontic tooth movement and associated biomechanics using an integrated clinical and in vitro mechanical approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to establish an integrated clinical and in vitro experimental approach to track tooth positions and replicate digital tooth positions in vitro for biomechanical load measurement over orthodontic treatment. Patients between 11-14years were recruited to collect four digital intraoral scans in 4-6-week intervals. Patients were treated for mild anterior crowding using 0.022’’ Damon Q2 brackets and CuNiTi round archwires sized up at each treatment interval (T1-T2: 0.014’’, T2-T3: 0.016’’, T3-T4: 0.018’’). Scans were superimposed and clinical tooth movement was tracked using bracket-slot midpoint position differences. An in-house workflow was developed using MATLAB and SolidWorks to replicate digital bracket positions on an Orthodontic Simulator (OSIM) with custom-dimensioned jigs. Mechanical experiments for the sample arches were performed at 37°C for 3D force measurements at each tooth upon wire insertion (n=5/archwire size). The average superimposition error between T2-T4 and T1 scans was 0.19mm. Average errors in bracket position replication across all directions was 0.41mm in the local X-, Y-, and Z-direction, respectively. The initial force and tooth movement range was 0.00-1.43N and 0.01-1.81mm in the Y-direction, and 0.01-2.17N and 0.00-1.45mm in the Z-direction. Tooth movement ranged from 0.00-0.30 mm/week in the Y-direction and 0.00-0.24 mm/week in the Z-direction over treatment. This study developed a process to measure clinical tooth movement and existing force/moment systems for sample arches over orthodontic braces treatment. Future work will involve an expanded data set to establish fundamental relationships between force systems and clinical tooth movements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle