In Vitro Fracture Toughness of Commercial Y‐TZP Ceramics: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this review was to assess research methods used to determine the fracture toughness of Y-TZP ceramics in order to systematically evaluate the accuracy of each method with regard to potential influencing factors. MATERIALS AND METHODS: Six databases were searched for studies up to April 2013. The terms "tough*," "critical stress intensity factor," "zirconi*," "yttri*," "dent*," "zirconia," "zirconium," and "stress" were searched. Titles and abstracts were screened, and literature that fulfilled the inclusion criteria was selected for a full-text reading. Test conditions with potential influence on fracture toughness were extracted from each study. RESULTS: Ten laboratory studies met the inclusion criteria. There was a significant variation in relation to test method, ambient conditions, applied/indentation load, number of specimens, and geometry and dimension of the specimen. The results were incomparable due to high variability and missing information. Therefore, 10 parameters were listed to be followed to standardize future studies. CONCLUSIONS: A wide variation in research methods affected the fracture toughness reported for Y-TZP ceramics among the selected studies; single-edge-precracked beam and chevron-notched-beam seem to be the most recommended methods to determine Y-TZP fracture toughness; the indentation methods have several limitations. CLINICAL SIGNIFICANCE: The accurate calculation of toughness values is fundamental because overestimating toughness data in a clinical situation can negatively affect the lifetime of the restoration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».