Shear bond strength between different materials bonded with two resin cements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to compare the shear bond strength between Ni-Cr alloy specimens bonded to air-abraded Ni-Cr, bur-abraded Ni-Cr, etched ceramic and etched enamel substrates using the resin cements RelyX ARC or Enforce. MATERIALS AND METHODS: Ni-Cr specimens were made and sandblasted with Al(2)O(3) airborne-particles. Disc-shaped patterns were made for each of the four experimental substrates: Ni-Cr treated with Al(2)O(3) airborne-particles, Ni-Cr treated with diamond bur abrasion, etched enamel and etched ceramic. RESULTS: Significant differences in shear bond strength were found between the different materials and luting agents evaluated. The Ni-Cr alloy cylinders bonded to Ni-Cr surfaces sandblasted with 50 μm Al(2)O(3) particles and bonded with Enforce achieved the highest bond strength when compared with other substrates (28.9 MPa, p < 0.05). Bur-abraded metal discs had lowest values, regardless the cement used (2.9 and 6.9 MPa for RelyX and Enforce, respectively). Etched enamel and etched ceramic had similar shear bond strengths within cement groups and performed better when RelyX was used. CONCLUSIONS: Bonding Ni-Cr to Ni-Cr and ceramic may result in similar and higher bond strength when compared to Ni-Cr/enamel bonding. For metal/metal bonding, higher shear bond strength was achieved with resin cement Enforce, and for metal/ceramic and metal/enamel bonding, RelyX had higher results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».