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Enregistrement W7034418264

Tek seans apeksfikasyon tedavisinde kullanılan bioagregat kalınlığının mikrosızıntı üzerine etkisinin değerlendirilmesi

2012· article· tr· W7034418264 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Languetr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignificant differenceData collectionStatistical analysisAge groups
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nekrotik pulpalı kök ucu kapanmamış daimi dişlerin kanal tedavisinde, yeterli apikal tıkanmanın sağlanması diş hekimliğinde zorluk yaratan klinik bir durumdur. Kullanılan kanal dolgu materyalinin sızdırmazlığı başarı için önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, tek seans apeksifikasyon modelinde, farklı kalınlıklarda uygulanan BioAgregat’ın [ BioAggregate, Verio Dental Co. Ltd., Vancouver, Kanada BA ] sızıntı oranlarının sıvı filtrasyon yöntemi kullanılarak karşılaştırılmasıdır. Çalışmamızda 24 adet ortodontik amaçla çekilmiş tek köklü alt küçük azı dişi kullanıldı. Dişler, mine-sement birleşiminden kesildikten sonra, kök boyu 12mm olacak şekilde apikal kök ucundan 3-4mm kesildi. Klinik durumu taklit etmek için köklerin apikal ve kuronal 1/3’lük kısımları 2-6 numaralı Gates glidden frezlerle genişletildi. Dişler kanala yerleştirilen BA kalınlığına göre rastgele 3 gruba ayrıldı: Grup 1:2mm, Grup 2:4mm, ve Grup 3:12mm tam kanal boyu . BA’nın sertleşme reaksiyonunun gerçekleşmesi amacıyla dişler 37°C’de 4 gün bekletildikten sonra, ilk 2 grupta kanalların boş kısımları gütaperka ile dolduruldu ve tüm gruplarda sıvı transport yöntemi ile sızıntı miktarları ölçüldü. Verilerin analizinde Kruskal Wallis H testi kullanıldı. Grup 1 ve 2 arasında istatistiksel olarak anlamlı fark tespit edilmezken p>0,05 , tamamı BA ile doldurulmuş kanalların Grup 3 diğer gruplara göre sızdırmazlığı istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha az bulundu p

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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