Favorable residual stress induction by resin-cementation on dental porcelain
Notice bibliographique
Résumé
Despite developments in polycrystalline ceramics, glassy dental-ceramic materials provide the optimum cosmetic option in most clinical situations to mimic the natural dentition. The clinical success of glassy dental-ceramic materials is often attributed to resin-adhesive bonding techniques. In this study we explore whether shrinkage stresses generated on photo-polymerisation of the resin-cement are sufficient to induce ceramic surface defect stabilization, and we quantify the transient nature of the induced stresses. Stress-induced changes in a feldspathic ceramic over a range of thicknesses (0.5–2.0 mm: n = 20 per thickness) were measured using a profilometric technique at baseline for each disc-shaped specimen (mean of the maximum deflection (δbaseline)) and again following polymerisation of a controlled resin-cement thickness on the contra-lateral surface. Measurements were repeated at 30, 60, 90 and 1440 min following photo-polymerization (δ30, δ60, δ90 and δ1440, respectively) before bi-axial flexure strength (BFS) determination at 24 h. A repeated measures ANOVA and post-hoc Bonferroni tests determined that δ1440 was significantly different from δbaseline (p = 0.02), δ30 (p < 0.01) and δ60 (p < 0.01) but not δ90 (p = 0.61). Data exploration revealed that there were differences in directionality of the independent variable (mean of the maximum deflection (δ)) with a proportion of specimens increasing in deflection and others reducing. The directionality of the effect strongly correlated with the BFS values. Where δ1440-δbaseline was low and/or negative, BFS values were also low. High BFS values were observed when δ1440-δbaseline was large and positive (indirectly inferring high shrinkage-stress-induced-deformation). A link between shrinkage stresses associated with the photo-polymerization of dental resin-based cements and the reinforcement of dental porcelain has clearly been established.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».