How Does Fluoride Affect Dentin Microhardness and Mineralization?
Notice bibliographique
Résumé
Fluoride (F) has been a useful instrument in caries prevention. However, only limited data exist on the effect of its long-term use on dentin mineralization patterns and microhardness. The objective of this study was to evaluate the influence of tooth F concentration ([F]) and dental fluorosis (DF) severity on dentin microhardness and mineralization. We collected 137 teeth in Montreal and Toronto, Canada, and Fortaleza, Brazil, where optimum or suboptimum levels of water F were 0.2 ppm, 1 ppm, and 0.7 ppm, respectively. Teeth were analyzed for DF severity, dentin [F], enamel [F], dentin microhardness, and dentin mineralization. Dentin [F] correlated with DF severity; enamel [F] correlated with dentin microhardness and dentin mineralization; DF severity correlated with dentin microhardness. Genetic factors (e.g., DF severity) and environmental factors (e.g., tooth [F]) influenced the mechanical properties (microhardness) of the teeth, while only the environmental factors influenced their material properties (e.g., mineralization). Fortaleza teeth were harder and less mineralized and presented higher dentin [F] values. Montreal teeth presented lower levels of DF when compared with both Toronto and Fortaleza teeth.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».