Effect of In-Office Bleaching on Color and Surface Roughness of Composite Restoratives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine color changes and surface roughness of composites when they were subjected to in-office bleaching. METHODS: 12 discs 15 mm in diameter and 2 mm thick were prepared from two shades (A2 & A4) of two composites, Durafil VS (DF) and TPH3 (TPH). Specimens were polished and stored in distilled water for 24 hours at 37 degrees C before being subjected to bleaching, staining, and re-bleaching. Each of the groups of specimens (DF-A2, DF-A4, TPH-A2 and TPH-A4) were subdivided into three subgroups (n=4) and bleached with Beyond, LumaWhite-Plus, and Opalescence-Boost. Specimens were then stained by immersing them in a coffee solution for 48 hours at 37 degrees C, and then they were re-bleached. Colorimetric measurements were performed at baseline, after bleaching, after staining, and after re-bleaching. Surface roughness was determined with environmental SEM before and after bleaching. Data were statistically-analyzed. RESULTS: None of the bleaching systems notably changed the color of composites (delta-E<2). Coffee staining affected DF specimens more than TPH. Stained specimens showed variable responses to whitening with no significant color change observed with TPH (delta-E<2) and significant changes observed with DF. Surface roughness significantly changed with bleaching, but the degree varied according to composite shade and bleaching agent. CONCLUSIONS: Three in-office bleaching agents had no significant color changes on two composites. DF showed more color change than TPH when immersed in coffee. Stained composites showed different degrees of whitening, with DF showing more response. Bleaching may adversely affect the surface texture of composites. Dentists should take into consideration that composite restorations may not respond to bleaching in the same way that natural teeth do.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 ».