Диссертация (Устойчивость зубов к продольному перелому после механической и медикаментозной обработки корневых каналов), страница 8

Бычий зуб, фиксированный в акриловой пластмассе сустановленным штифтом.В зуботехнической лаборатории были изготовлены индивидуальные литыештифты из кобальта-хромового сплава.Корни зубов покрыли слоем воска (0.4 ± 0.1 мм) для имитации периодонтальнойсвязки и зафиксировали в акриловой пластмассе (Rebaron, GC Corporation) в46металлических цилиндрах диаметром 15 мм и высотой 12 мм таким образом,чтобы 3 мм корня оставались над поверхностью пластмассы.Рисунок 3. Схематическое изображение эксперимента.Испытания проводили с использованием универсальной испытательной машиныInstron 5960 (Illinois Tool Works Inc., США) (рис. 1) К штифту, введенному вкорневой канал, прилагали статическую вертикальную нагрузку (вдоль длиннойоси зуба), со скоростью 1 мм в минуту.

Машину останавливали в момент, резкогопадения нагрузки, соответствовавшего моменту возникновения трещины.Полученную величину нагрузки (кгс) заносили в таблицу.2.3.2 Экспериментальное исследование влияния степени расширениякорневых каналов на устойчивость корня к возникновению вертикальнойтрещиныОбъектом исследования явились цилиндрические образцы, изготовленныеиз бычьих постоянных центральных резцов в количестве 20 штук.Предметом исследования была величина нагрузки и напряжения, прикоторых происходило образование вертикальной трещины корня.47В исследование были использованы 20 бычьих постоянных центральных резцовот животных в возрасте от 36 до 48 месяцев.

Зубы были декоронированы спомощью турбинного наконечника и алмазного бора; пульпа зубов была удаленас помощью пульпэкстракторов.Рисунок 4. Токарный станок SV18RA, на котором изготавливалистандартизированные образцы из бычьих зубов.Корням придавали форму полых цилиндров с различной толщиной стенок приодинаковом внешнем диаметре. С этой целью с помощью токарного станкаSV18RA (TOS, Чехия) (см. рисунок 4) в корне зуба формировали отверстие по осиканала. Диаметр отверстия был разным, в одной группе 2 мм, в другой – 3 мм.Далее обрабатывали торец со стороны сверления таким образом, чтобы длинаотверстия составляла в будущем ⅔ длины самого цилиндра (8 мм), а плоскостьторца была перпендикулярна длинной оси цилиндра.

Проточку наружнойповерхности проводили в соответствии с диаметром внутреннего отверстия,сохраняя одинаковую толщину стенок на всем его протяжении. Наружныйдиаметр цилиндра составлял 6 мм. Подрезку второго торца осуществляли в конце,48формируя цилиндр длиной 12 мм. Это соответствовало удвоенному наружномудиаметру цилиндра.Рисунок 5. Цилиндрический образец, изготовленный из бычьего зуба.Таким образом, из зубов были изготовлены одинаковые образцы в формеполого цилиндра (рис.

5) со следующими параметрами: высотой 12 мм, диаметромцилиндра 6 мм, длиной внутреннего отверстия 8 мм и диаметрами внутреннегоотверстия 3 мм (½ диаметра «корня», n = 10) и 2 мм (⅓ диаметра «корня», n = 10)(рис. 4). Погрешность в размерах образцов составляла до 0.02 мм. В процессехранения образцы помещали во влажную среду для предотвращения потеридентином свободной воды. Перед проведением эксперимента, было подтвержденоотсутствие трещин в образцах с помощью метода трансиллюминации.

Затемобразцыподвергаливоздействиювертикальнойстатическойнагрузкивиспытательной машине Instron со скоростью 0.5 мм в секунду и регистрировали49кривуюнагружения/деформации.Моментобразованиятрещинылегкоопределялся на графике как резкое падение нагрузки (рис. 5).Рисунок 6. Графическое отображение результатов испытания образца № 1.Максимальную нагрузку (кгс), которую выдержал образец до образованиятрещины фиксировали и заносили в таблицу. Наличие стандартных размеровобразцов позволило рассчитать не только максимально выдержанную нагрузку, нои максимальное напряжение, которое является характеристикой материала, и независит от формы образца. Сравнение среднего напряжения в группах позволилоподтвердить, что механические свойства дентина в обоих группах не отличалисьзначимо и разница в максимально выдержанной нагрузке определялась именноразличной толщиной стенок образцов, то есть степенью «расширения корневогоканала».Кроме того, отмечали характер возникновения трещины и те трещины,которые не соответствовали по направлению «естественным» исключали изисследования.

Затем вычисляли средние значения по группам и медианы. Дляоценки статистической достоверности результатов проводили сравнение групп с50помощью непараметрического теста Манна-Уитни в компьютерной программеIBM SPSS Statistics.2.4 Статистическая обработка полученных результатов2.4.1 Описательная статистикаДанные каждого исследования были занесены в таблицу. Для определениясреднего значения по группам и среднеквадратичного отклонения использовали стандартные формулы:1. Суммировать варианты:) + + + ⋯ + - = ;2. Сумму вариант разделить на общее число наблюдений:=Среднеквадратическое отклонение ( - сигма) – мера колеблемости(вариабельности) вариационного ряда.

Сигма – величина именованная, т. е.выражается в тех же единицах, что и варианты ряда.1. Найти отклонение (разность) каждой варианты от среднеарифметической̆величины ряда = – 2. Возвести каждое из этих отклонений в квадрат+3. Получить произведение квадрата каждого отклонения на частоту+ ∙ 4. Найти сумму этих отклонений:51)+ ∙ ) + ++ ∙ + + 5+ ∙ 5 + ⋯ + -+ ∙ - =+ ∙ 5. Полученную сумму разделить на общее число наблюдений (при < 30 взнаменателе − 1):+ ∙ 6. Извлечь квадратный̆ корень:при ≥ 30:=+ ∙ =+ ∙ −1при < 30:Вслучае,относительноеслисреднегозначенияпризнака(ненормальноераспределеныраспределение),несимметричносовокупностьрекомендуется определять с помощью медианы, так как использование среднегоарифметического и стандартного отклонения в этом случае некорректно описываетсовокупность и может привести к неправильной трактовке результата.

Медиана –это значение, которое делит распределение пополам, при этом 50% значенийбольше медианы, а 50% - меньше (не больше).2.4.2 Многофакторный дисперсионный анализДля оценки статистической достоверности разницы средних по группам впилотном исследовании, использовали многофакторный дисперсионный анализ.Этот метод позволяет определить влияние нескольких факторов на зависимуюпеременную. Главное преимущество этого метода в том, что он позволяет изучать52взаимодействие факторов. Взаимодействия имеют место, когда эффекты одногофактора на зависимую переменную зависят от уровня других факторов.Данный метод статистической обработки используется в тех случаях, когдаимеется несколько независимых выборок, полученные из одной генеральнойсовокупности путем изменения каких-либо независимых факторов, для которых покаким-либо причинам нет количественных измерений (в нашем случае, это формапоперечного сечения корней, продолжительность медикаментозной и степеньмеханической обработки корневых каналов).Для этих выборок предполагают, чтоони имеют разные выборочные средние и одинаковые выборочные дисперсии.Поэтому необходимо ответить на вопрос, оказали ли выбранные факторысущественное влияние на разброс выборочных средних или разброс являетсяследствием случайностей, вызванных небольшими объемами выборок.

То естьесли выборки принадлежат одной и той же генеральной совокупности, то разбросданных между выборками (между группами) должен быть не больше, чем разбросданных внутри этих выборок (внутри групп).Применяя дисперсионный анализ, мы можем проверить нулевую гипотезу отом, что все сравниваемые группы происходят из одной генеральной совокупности,и, следовательно, их средние значения не различаются. Если нулевую гипотезу неудается отвергнуть при заданном уровне значимости (в нашем случае p < 0.05), вдальнейшем анализе нет необходимости.

В противном случае делают заключениео том, что средние значения сравниваемых групп значительно различаются(другими словами, изучаемый фактор оказывает существенное влияние наинтересующую нас переменную). Это единственный вывод, который можносделать при помощи дисперсионного анализа как такового. Обычно далеевыясняют, где именно лежат различия, т.е.

какие именно группы отличаются другот друга. Чтобы узнать это, необходимо выполнить попарные сравнения среднихзначений имеющихся групп.Для использования многофакторного дисперсионного анализа необходимособлюдение следующих условий:536. выборки должны быть нормально распределены (частично подтверждено спомощью непараметрического теста Колмогорова-Смирнова, см. рисунок 7);7.

выборки должны быть независимы;8. дисперсии совокупностей должны быть равны (гипотеза о достоверностиразличия дисперсий в группах отвергнута по результатам теста Левина,p = 0.08);9. наличие количественной зависимой переменная (в нашем случае – величинамаксимально выдержанной нагрузки в H) и качественные независимыепеременные (форма корня, степень расширения корневого канала ипродолжительность медикаментозной обработки).Рис.

7. Результат анализа распределения групп исследования в программе SPSSStatistics54Рисунок 8. Результаты теста Левена, проведенного в программе SPSSStatistics.Трехфакторныйдисперсионныйанализдопустимоприменятьприотсутствии нормального распределения в группах, однако, в этом случае егорезультаты менее точны.Процедура многофакторного дисперсионного анализа аналогична процедуреоднофакторногодисперсионногоанализа.Статистики,соответствующиемногофакторному дисперсионному анализу, также определяются аналогичноопределению статистик в однофакторном дисперсионном анализе. Рассмотримпростой пример, в который входят факторы и с уровнями ) и + ,соответственно.

В этом случае полная вариация раскладывается следующимобразом:@A@BC = D + E + F-@GHHBI@FA- + JF@KFгде:@A@BC – это полная вариацияD – это вариация за счет фактора АE – это вариация за чет фактора ВF-@GHHBI@FA- – это вариация за счет взаимодействия факторов А и ВJF@KF- – это вариации за счет изменения переменной внутри однойячейки.Большее влияние будет отражаться в большем отличии среднего в уровнях и более высоком значении D . Это же касается и фактора . Чем сильнеевзаимодействие между факторами и , тем больше значение F-@GHHBI@FA- . Сдругой стороны, если и не зависят один от другого, то значение F-@GHHBI@FAприближается к нулю.Степень объединенного влияния (эффекта) двух факторов называют полнымэффектом или множественной корреляцией + и вычисляют по формуле:+ =D + E + F-@GHHBI@FA@A@BC55Значимость полного эффекта проверяют с помощью -критерия по формуле:=D + E + F-@GHHBI@FAGHHAH POгде:O – число степеней свободы для числителя, равное:с) − 1 + с+ − 1 + с) − 1 ∙ с+ − 1 = с) с+ − 1P – число степеней свободы для знаменателя, равное: − ) + – число наблюдений) – уровень фактора + – уровень фактора Если полный эффект статистически значимый, то на следующем этапеизучают значимость эффекта взаимодействия (significance of the interaction effect) .Если нулевая гипотеза утверждает, что взаимодействие между факторамиотсутствует, то соответствующий -критерий вычисляют по формуле:=F-@GHHBI@FA- GHHAH Pгде:- = ) − 1 + + − 1P = − ) +Если окажется, что эффект взаимодействия статистически значимый, значит,эффект зависит от и наоборот.

Поскольку эффект (влияние) одного факторанеоднородный, а зависит от уровня другого фактора, то вообще бессмысленнопроверять значимость главных эффектов, однако имеет смысл проверитьзначимость главного эффекта каждого фактора, если эффект взаимодействиястатистически незначимый.Значимость главного эффекта каждого фактора (significance of the main effectof each factor) можно проверить следующим образом (для ):56D =GHHAH Pгде:- = ) − 1P = − ) +При анализе учитывалось, что число значений в каждой группе одинаково.2.4.3 Критерий Манна-УитниВ нашем случае при анализе результатов трехфакторного дисперсионногоанализа (рис.