Evaluation of varied repair protocols applied to aged composite resin.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper aims to examine varied surface treatments combined with adhesive bonding to ascertain the highest bond strength of the composite resin repair. MATERIALS AND METHODS: A total of 100 specimens was made using an increment technique. The prepared specimens were aged for 20 days in 37 degrees +/- 20 degrees C water and then kept for 24 h at room temperature. The samples were separated into 5 groups of 20, and each group then received a different surface treatment (control group, phosphoric acid, diamond bur, air abrasion, silane primer combined with a diamond bur treatment). The effect of each surface treatment on the bond strength was determined by a shear bond test. RESULTS: Specimens that received surface treatment with a diamond bur exhibited higher shear bond strengths than any of the other repaired groups (p < 0.05). Those treated with air abrasion had the second highest shear bond strengths, but without a statistically significant difference when compared to the control group (p > 0.05). Specimens treated with phosphoric acid showed virtually no difference compared to the specimens of the control group (p > 0.05). CONCLUSION: Statistical analysis revealed that surface treatment with a diamond bur results in higher shear bond strength than other tested methods.
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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 ».