Restoration of endodontically treated teeth with major hard tissue loss – bond strength of conventionally and adhesively luted fiber‐reinforced composite posts
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the influence of the luting system on the pull-out bond strength of conventionally and adhesively luted fiber-reinforced composite posts (FRCPs). MATERIAL AND METHODS: One hundred extracted bovine teeth (Di 3) were endodontically treated and randomly assigned to nine test groups and one control group (n = 10) according to luting system. After preparing the post cavities (8 mm), the custom-made FRCPs were inserted using conventional glass-ionomer cement (Ketac Cem), resin-reinforced glass-ionomer cement (Meron Plus and Fuji Plus), self-adhesive resin cement (RelyX Unicem and BisCem), self-conditioning adhesive and resin cement [Multilink Primer + Multilink and AdheSE + DC Activator + MultiCore Flow, or etch-and-rinse adhesive and resin cement (SealBond Ultima + CoreCem, and LuxaBond + LuxaCore Z). As a control, custom-made titanium posts were inserted with Ketac Cem. After water storage (37°C, 24 h, dark), the pull-out test was performed, followed by failure mode evaluation. The data were statistically analyzed (α = 0.05) using analysis of variance and the Dunnett T3 post hoc test. RESULTS: Luting system type and identity significantly influenced bond strength (P < 0.001); the bond strengths of all luting systems except Ketac Cem, MeronPlus, and BisCem were significantly higher than the control (4.4 ± 1.1 MPa). RelyX Unicem (12.0 ± 3.0 MPa) and LB + LCZ (14.8 ± 2.3 MPa) generated the highest bond strengths. The clinical application was demonstrated by restoring a traumatized tooth with extensive coronal destruction and thin root canal walls, using a FRCP combined with direct composite build-up. CONCLUSION: Luting system selection significantly influenced the bond strength of conventionally and adhesively luted FRCPs to bovine root canal dentin.
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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) | 0,000 | 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 ».