Mechanical-physicochemical properties and biocompatibility of catechin-incorporated adhesive resins
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
OBJECTIVES: Several anti-proteolytic dentin therapies are being exhaustively studied in an attempt to reduce dentin bond degradation and improve clinical performance and longevity of adhesive restorations. This study assessed the effect of epigallocatechin-3-gallate (EGCG) on long-term bond strength when incorporated into adhesives. MATERIAL AND METHODS: Adhesive systems were formulated with EGCG concentrations of 0 wt%: (no EGCG; control); 0.5 wt% EGCG; 1.0 wt% EGCG, and 1.5 wt% EGCG. Flexural strength (FS), modulus of elasticity (ME), modulus of resilience (MR), compressive strength (CS), degree of conversion (DC), polymerization shrinkage (PS), percentage of water sorption (%WS), percentage of water solubility (%WL) and cytotoxicity properties were tested. Dentin microtensile bond strength (µTBS) was evaluated after 24 h and again after 6 months of water storage. The adhesive interface was analyzed using scanning electron microscopy (SEM). RESULTS: No significant differences were found among the groups in terms of FS, ME, MR, CS and PS. EGCG-doped adhesives increased the DC relative to the control group. EGCG concentrations of 1.0 wt% and 0.5 wt% decreased the WS of adhesives. WL decreased in all cases in which EGCG was added to adhesives, regardless of the concentration. EGCG concentrations of 1.0 wt% and 0.5 wt% reduced cytotoxicity. EGCG concentrations of 1.0 wt% and 0.5 wt% preserved µTBS after 6 months of storage, while 1.5 wt% EGCG significantly decreased µTBS. SEM: the integrity of the hybrid layer was maintained in the 0.5 wt% and 1.0 wt% EGCG groups. CONCLUSION: EGCG concentrations of 1.0 wt% and 0.5 wt% showed better biological and mechanical performance, preserved bond strength and adhesive interface, and reduced cytotoxicity.
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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) | 0,000 | 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 découle