Cyclic Fatigue Resistance of One G, WaveOne Gold Glider, T-Endo MUST and VDW.ROTATE Glide Path Instruments at Root Canal Temperature
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 309
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JDMT-10-4_002
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1400
چکیده مقاله:
Introduction: This study was conducted to compare the cyclic fatigue (CF) resistance of One G, WaveOne Gold Glider, T-Endo MUST tg, One G and VDW.ROTATE nickel-titanium (NiTi) glide path (GP) instruments in a simulated canal of ۹۰۰ and a ۳-mm radius canals at root canal temperature. Methods: Sixty NiTi files were used for the fatigue testing in stainless steel canals compatible with instrument sizes until fracture occurred (n=۱۵): One G (#۱۴/.۰۳), WaveOne Gold Glider (#۱۵/.۰۲), T-Endo MUST tg (#۱۳/.۰۴), VDW.ROTATE (#۱۵/.۰۴), The number of cycles to fracture (NCF) was calculated for each instrument, and the lengths of the detached fragments (LDF) were measured. Data were statistically analyzed using the Kruskal–Wallis analysis and Mann-Whitney U tests at the %۹۵ confidence level. Results: There were significant differences in the CF resistance among the groups (P < ۰.۰۵), the highest to lowest NCF values of the files as follows: T-Endo MUST tg, WaveOne Gold Glider, VDW.ROTATE, and One G. There was no significant difference within LDF among the groups P> ۰.۰۵). Conclusion: The T-Endo MUST tg files had the highest and the One G files had the lowest CF resistance in a simulated canal of ۹۰۰ and ۳-mm radius canals at root canal temperature
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seda Falakaloğlu
Department of Endodontics, Afyonkarahisar Health Sciences University, School of Dentistry, Afyonkarahisar, Turkey
Ahmet Uygun
Department of Endodontics, Afyonkarahisar Health Sciences University, School of Dentistry, Afyonkarahisar, Turkey
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :