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Eine korrekte Bestimmung der Zahnfarbe ist eine wesentliche Voraussetzung für ästhetisch ansprechende Zahnrestaurationen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Überblick über die verschiedenen Zahnverfärbungen, ihre Ursachen und Behandlungsmethoden gegeben. Weiterhin wurden zwei grundsätzlich verschiedene Methoden, die visuelle und die elektronische Messung, zur Bestimmung der Zahnfarbe einander gegenüber gestellt. Die Reproduzierbarkeit sowie die Übereinstimmung der elektronischen Zahnfarbbestimmung wurden mit der visuellen Zahnfarbbestimmung unter klinischen Bedingungen anhand einer Bleichtherapie beurteilt. Ein weiteres Ziel der Studie bestand darin, die Farbveränderungen nach einer Bleichtherapie zu dokumentieren. Die Bestimmung der Zahnfarbe kann visuell mittels Farbringen oder elektronisch mit Hilfe von Farbmessgeräten erfolgen. In der vorliegenden Studie wurde die Zahnfarbe bei 35 freiwilligen Probanden ab dem 18. Lebensjahr, welche sich einer Bleachingtherapie unterzogen, an den Zähnen 14 bis 24 bestimmt. Die elektronischen (2D- und 3D-System) und visuellen (2D- und 3D-System) Messungen, erfolgten je zweimal vor dem Bleichen, zweimal 14 Tage und zweimal sechs Monate nach dem Bleichen. Als elektronisches Messgerät wurde das Spektrophotometer Shade Inspector®, welches lichtunabhängig nach dem Spektralphotometerprinzip arbeitet, verwendet, visuell kamen der Vitapan Classical® Farbring und der Vitapan 3D-Master® Farbring zum Einsatz. Die Ergebnisse zeigten, dass die Reproduzierbarkeit für das 3D-System bei der elektronischen Messung höher war, als bei der visuellen Methode (Intraclass correlation der Farbhelligkeit: 0,77 [95% Konfidenzintervall: 0,74-0,79] bzw. 0,52 [95% Konfidenzintervall: 0,47-0,57]; Kappa-Wert des Farbtons: 0,45 [95%- Konfidenzintervall: 0,39-0,50] bzw. 0,01 [95%-Konfidenzintervall: - 0,08-0,10]). Für die Variable “Farbintensität“ ergab sich sowohl für die elektronische als auch für die visuelle Messung eine Reproduzierbarkeit von mindestens 0,65 (Intraclass correlation coefficient, ICC). Für das 2D-System ergaben sich hinsichtlich der Variablen “Farbhelligkeit“ Intraclass-correlations von mindestens 0,75 elektronisch und visuell. Für die Variable “Farbton“ ergaben sich schwache Übereinstimmungen (Kappa < 0,40). Die schwache Reproduzierbarkeit für den “Farbton“ kann als ungenauere Farbbestimmung beim 2D-System im Vergleich zum 3D-System interpretiert werden. Außerdem konnte gezeigt werden, dass die Übereinstimmung zwischen elektronischer und visueller Farbmessung befriedigend bis nicht vorhanden war. Bezüglich der Farbveränderungen nach der Bleichtherapie konnten wir nachweisen, dass sich im Beobachtungszeitraum zwischen 14 Tagen und sechs Monaten nach der Therapie keine bzw. nur unwesentliche Farbveränderungen in der Farbhelligkeit, der Farbintensität und des Farbtons ergaben (elektronische Messung, 3D-System). Insgesamt stellen wir fest, dass die Zahnfarbbestimmung sehr komplex ist. Aufgrund des fehlenden Goldstandards können die Messergebnisse nicht überprüft werden. Die visuelle Farbmessung sollte am besten mit dem Vitapan 3D-Master® durchgeführt werden, da hier eine höhere Treffsicherheit im Gegensatz zum Vitapan Classical® Farbring gewährleistet ist. Die digitale Farbmessung ist eine sinnvolle Unterstützung zur Dokumentation der visuellen Farbbestimmung. Sie ist aber unseren Ergebnissen zu Folge zur alleinigen Farbnahme nicht geeignet, dazu wäre eine technische Weiterentwicklung notwendig.
In einem experimentellen Studienteil wurden Validität und Reproduzierbarkeit der elektronischen Farbmessung mittels eines Spektralphotometers überprüft. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass eine untersucherunabhängige Zahnfarbbestimmung möglich ist. Weiterhin konnte eine gute bis sehr gute Übereinstimmung zwischen den Untersuchern festgestellt werden. Aufgrund der erreichten Ergebnisse wurde das verwendete Farbmessgerät als geeignet eingestuft, um mögliche partielle Zahnfarbänderungen an Patienten mit einer Multibrackettherapie zu untersuchen. Dazu wurden Farbbestimmungen zu drei verschiedenen Messzeitpunkten vorgenommen. Die Zahnfarbe der Zähne 14 bis 24 wurde für das gingivale (S1) und mittlere Zahnsegment (S2) elektronisch mit dem Spektralphotometer bestimmt. Das Zahnsegment S2 umfasste die Klebeverbindung, im Zahnsegment S1 erfolgte keine Intervention. Als Messzeitpunkte wurden der Therapiebeginn, Entfernung des Multibracketes (T1) sowie drei Monate nach Multibracketentfernung (T2) definiert. Die Mulitbrackettherapie zeigte einen signifikanten Einfluss auf die untersuchten Zahnfarbparameter.Außerdem wurde klinisch die Übereinstimmung zwischen der visuellen und elektronischen Farbbestimmung geprüft. Beiden Messmethoden wurden zuvor unabhängig voneinander in einem experimentellen Studienteil geprüft und die Ergebnisse zeigen, dass die elektronische und die visuelle Farbbestimmung jeweils durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden.
Open and analysis-ready data, as well as methodological and technical advancements have resulted in an unprecedented capability for observing the Earth’s land surfaces. Over 10 years ago, Landsat time series analyses were inevitably limited to a few expensive images from carefully selected acquisition dates. Yet, such a static selection may have introduced uncertainties when spatial or inter-annual variability in seasonal vegetation growth were large. As seminal pre-open-data-era papers are still heavily cited, variations of their workflows are still widely used, too. Thus, here we quantitatively assessed the level of agreement between an approach using carefully selected images and a state-of-the-art analysis that uses all available images. We reproduced a representative case study from the year 2003 that for the first time used annual Landsat time series to assess long-term vegetation dynamics in a semi-arid Mediterranean ecosystem in Crete, Greece. We replicated this assessment using all available data paired with a time series method based on land surface phenology metrics. Results differed fundamentally because the volatile timing of statically selected images relative to the phenological cycle introduced systematic uncertainty. We further applied lessons learned to arrive at a more nuanced and information-enriched vegetation dynamics description by decomposing vegetation cover into woody and herbaceous components, followed by a syndrome-based classification of change and trend parameters. This allowed for a more reliable interpretation of vegetation changes and even permitted us to disentangle certain land-use change processes with opposite trajectories in the vegetation components that were not observable when solely analyzing total vegetation cover. The long-term budget of net cover change revealed that vegetation cover of both components has increased at large and that this process was mainly driven by gradual processes. We conclude that study designs based on static image selection strategies should be critically evaluated in the light of current data availability, analytical capabilities, and with regards to the ecosystem under investigation. We recommend using all available data and taking advantage of phenology-based approaches that remove the selection bias and hence reduce uncertainties in results.