Effect of tooth brushing on gloss retention and surface roughness of five bulk‐fill resin composites
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To determine the effects of tooth brushing on five bulk‐fill resin based composites (RBCs). Method Ten samples of Filtek Supreme Enamel (control), Filtek One Bulk Fill, Tetric EvoCeram Bulk Fill, SonicFill 2, SDR flow+, and Admira Fusion X‐tra were light cured for 20 seconds using the Valo Grand curing light. After 24 hours storage in air at 37°C, specimens were brushed in a random order using Colgate OpticWhite dentifrice and a soft toothbrush. Surface gloss was measured prior to brushing, after 5,000, 10,000 and 15,000 back and forth brushing cycles. Surface roughness was measured after 15,000 brushing cycles using atomic force microscopy (AFM) and selected scanning electron microscope (SEM) images were taken. The data was examined using ANOVA and pair‐wise comparisons using Scheffe's post‐hoc multiple comparison tests (α = 0.05). Results Surface gloss decreased and the surface roughness increased after brushing. Two‐way ANOVA showed that both the RBC and the number of brushing cycles had a significant negative effect on the gloss. One‐way ANOVA showed that the RBC had a significant effect on the roughness after 15,000 brushing cycles. For both gloss and roughness, brushing had the least effect on the nano‐filled control and nano‐filled bulk‐fill RBC, and the greatest negative effect on Admira Fusion X‐tra. The SEM images provided visual agreement. There was an excellent linear correlation ( R 2 = 0.98) between the logarithm of the gloss and roughness. Conclusion After brushing, the bulk‐fill RBCs were all rougher than the control nano‐filled RBC. The nano‐filled bulk‐fill RBC was the least affected by brushing. Clinical Significance Bulk‐fill RBCs lose their gloss faster and become rougher than the nanofilled conventional RBC, Filtek Supreme Ultra. The nanofilled bulk‐fill RBC was the least affected by tooth brushing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle