Microtissue engineering root canal dentine with crosslinked biopolymeric nanoparticles for mechanical stabilization
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the functional strain distribution pattern in root dentine following canal preparation and root canal surface engineering with crosslinked biopolymeric nanoparticles using digital moiré interferometry (DMI). METHODOLOGY: Root dentine specimens were prepared, grating material replicated and tested for 10-50 N, compressive loads in a customized high-resolution, whole-field moiré interferometry set-up. Digital moiré fringes were acquired to determine the strain distribution pattern at specific regions of interest before and after canal enlargement, and dentine surface engineering with a chitosan nanoparticle crosslinker solution. Fringe patterns were acquired, and strain distribution pattern in the direction perpendicular to dentinal tubules (U-field) and parallel to dentinal tubules (V-field) was analysed with custom digital image-processing software. Data were analysed with a statistical method on trend analysis at 0.05 significant level. RESULTS: Distinct deformation patterns perpendicular to the dentinal tubules were observed in root dentine. Root canal dentine removal following instrumentation resulted in an increase in strain distribution, which increased with an increase in applied loads (P < 0.01). The root canal dentine engineered with crosslinked nanoparticles demonstrated a conspicuous decrease in previously increased strain distribution in both coronal and apical root dentine (P < 0.01). A significant increase in tensile strain in root dentine was observed subsequent to instrumentation in the direction parallel to dentinal tubules (P < 0.01). There was a significant reduction in the tensile strain formed at the apical region of the instrumented root dentine following crosslinked nanoparticle treatment (P < 0.05). CONCLUSIONS: This study highlighted the potential of root canal dentine microtissue engineering with crosslinked chitosan nanoparticle to improve radicular strain distribution patterns in instrumented canals.
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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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».