Effect of topical fluoride application on enamel after in‐office bleaching, as evaluated using a novel hardness tester and a transverse microradiography method
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effect of topical fluoride application on enamel hardness after in-office bleaching. Twelve human incisors were cut along the long axis, resulting in 24 halves used in four treatment groups (n = 6 in each group): (i) untreated group (C); (ii) in-office bleaching material (B); (iii) treatment with surface reaction-type prereacted glass-ionomer varnish after in-office bleaching (B+PRG); and (iv) treatment with acidulated phosphate fluoride solution after bleaching (B+F). All specimens were subjected to pH-cycling for 4 wk. Knoop hardness was measured using a Cariotester. The decalcification of enamel was assessed quantitatively by measuring the integrated mineral loss (ΔIML). Games-Howell analysis was used to assess statistical significance of between-group differences. The Knoop hardness decreased significantly after bleaching for all groups. In treatment groups B+PRG and B+F, the Knoop hardness returned to the original unbleached values after the first pH cycle and did not change afterwards. In treatment groups C and B there was a gradual decrease in the Knoop hardness until the fourth pH cycle. The integrated mineral loss, ΔIML, was significantly higher in treatment group B+F after 2 wk than in the other treatment groups. After 4 wk, the ΔIML in treatment group B was significantly higher than in treatment group B+PRG. The application of fluoride-containing materials after bleaching results in recuperation of hardness to levels similar to those of unbleached enamel.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».