Effect of Mold Type and Diameter on the Depth of Cure of Three Resin-Based Composites
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of different mold materials, their diameters, and light-curing units on the mechanical properties of three resin-based composites (RBC). METHODS AND MATERIALS: A conventional nano-filled resin composite (Filtek Supreme Ultra, 3M Oral Care, St Paul, MN, USA) and two bulk-fill composites materials, Tetric Evoceram Bulk fill (Ivoclar Vivadent, Schaan, Liechtenstein) and Aura Bulk Fill (SDI, Bayswater, VIC, Australia), were tested. A total of 240 specimens were fabricated using metal or white semitransparent Delrin molds that were 4 or 10 mm in diameter. The RBCs were light cured for 40 seconds on the high-power setting of either a monowave (DeepCure-S, 3M Oral Care) or polywave (Bluephase G2, Ivoclar Vivadent) light-emitting diode (LED) curing unit. The depth of cure was determined using a scraping test, according to the 2009 ISO 4049 test method. Data were analyzed using multivariate analysis of variance followed by Tukey multiple comparison test ( p<0.05). RESULTS: In general, when used for 40 seconds, both LED curing lights achieved the same depth of cure ( p=0.157). However, the mold material and its diameter had a significant effect on the depth of cure of all three RBCs ( p<0.0001). CONCLUSION: Curing with either the polywave or monowave LED curing light resulted in the same depth of cure in the composites. The greatest depth of cure was always achieved using the 10-mm-diameter Delrin mold. Of the three RBCs tested, both Tetric Bulk Fill and Aura achieved a 4-mm depth of cure when tested in the 10-mm-diameter metal mold. Tetric Bulk Fill was the most transparent and had the greatest depth of cure, and the conventional composite had the least depth of cure. Very little violet (<420 nm) light penetrated through 6 mm of any of the RBCs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».