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Enregistrement W2338038666

Effect of potassium nitrate and fluoride on carbamide peroxide bleaching.

2002· article· en· W2338038666 sur OpenAlexaff
Laura E. Tam

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbamide peroxidePotassium nitrateFluorideChemistryPeroxideDentistryBleachNitratePotassiumInorganic chemistryHydrogen peroxideMedicineBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the effect on tooth sensitivity when potassium nitrate and fluoride were added to a 10% carbamide peroxide bleaching gel. METHOD AND MATERIALS: Seventeen maxillary and four mandibular arches were bleached using the at-home bleaching technique. The bleaching treatment consisted of the simultaneous use of a 10% carbamide peroxide gel containing 3% potassium nitrate wt/vol and 0.11 fluoride ion wt/vol on one side of the midline and a 10% carbamide peroxide gel only (control) on the other side of the midline for 14 nights. A visual analog scale for each side of the dental arch was used by the patients to assess tooth sensitivity and tooth whitening. Preoperative and postoperative photographs were also taken. RESULTS: The addition of potassium nitrate and fluoride significantly decreased the total tooth sensitivity reported by the patients. The addition did not significantly change the whitening efficacy of the carbamide peroxide bleach. CONCLUSION: A 10% carbamide peroxide bleaching gel containing potassium nitrate and fluoride produced less tooth sensitivity than did the control bleaching gel during a 2-week at-home bleaching treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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