Marginal adaptation and microleakage of Procera AllCeram crowns with four cements.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the effect of different cements on microleakage and marginal adaptation of porcelain crowns. MATERIALS AND METHODS: Eighty extracted molars were divided into two groups. Teeth in one group were prepared to receive Procera AllCeram crowns, whereas the other group was prepared to receive metal-ceramic crowns. Copings were made following standard techniques, and groups were divided for cementation with zinc phosphate, glass-ionomer, resin-modified glassionomer, or resin cement. Specimens were subjected to thermocycling prior to microleakage testing, then sectioned. Microleakage was scored using a five-point scale; marginal adaptation was assessed with a traveling microscope. RESULTS: A significant association was found between cement type and degree of microleakage. With zinc phosphate, 76% of Procera AllCeram and 90% of metal-ceramic copings exhibited extensive microleakage. With glass-ionomer, 49% of Procera AllCeram and 66% of metal-ceramic copings had 0 microleakage scores; with resin-modified glass-ionomer, 10% of Procera AllCeram and 84% of metal-ceramic copings had 0 microleakage scores. With resin cement, 34% of Procera AllCeram and 96% of metal-ceramic copings exhibited 0 microleakage. Procera AllCeram copings had a significantly larger mean marginal gap (54 microm) compared to metal ceramic (29 microm). CONCLUSION: In both types of crowns, the use of resin cement resulted in the highest percentage of 0 microleakage scores, whereas the zinc phosphate cement resulted in the highest percentage of extensive microleakage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».