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Enregistrement W1974092796 · doi:10.1159/000347051

Interplay between Experimental Dental Pellicles and Stannous-Containing Toothpaste on Dental Erosion-Abrasion

2013· article· en· W1974092796 sur OpenAlexfundno aff
Anderson T. Hara, Frank Lippert, Domenick T. Zero

Notice bibliographique

RevueCaries Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésToothpasteEnamel paintDentinAbrasion (mechanical)DentifriceDentistryChemistryAlbuminRemineralisationFluorideTooth ErosionCaseinMaterials scienceFood scienceBiochemistryMedicineComposite materialInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between stannous-containing dentifrice slurry and experimentally formed pellicles was investigated on enamel and root dentin using an erosion-remineralization-abrasion cycling model. The remineralizing solutions contained no proteins (negative control), mucin, casein, mucin + casein or albumin, for experimental pellicle formation. Toothbrushing was performed with fluoride toothpaste, with (TP + Sn) and without (TP) 3,500 ppm Sn. TP + Sn reduced surface loss for both enamel and root dentin (p < 0.05). The association between TP + Sn and albumin resulted in a significantly lower enamel surface loss (p < 0.05), suggesting positive interaction of stannous ion and albumin on dental erosion-abrasion protection. A similar trend was observed for root dentin, although less pronounced.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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