Color and translucency stability of novel restorative CAD/CAM materials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The wide range of restorative materials available for use in the computer-aided design/ computer-aided manufacturing (CAD/CAM) technology requires a better understanding of their esthetic properties. OBJECTIVES: The aim of the study was to assess the stability of the color and translucency of different CAD/ CAM restorative materials before and after being subjected to different staining solutions. MATERIAL AND METHODS: A total of 160 disc-shaped specimens were prepared from glass ceramic (IPS-e.max®-CAD and Celtra Duo®), high-translucency zirconia (LavaTM Plus), resin nanoceramic (LavaTM Ultimate), and hybrid ceramic (VITA ENAMIC®) CAD/CAM blocks (5 groups, n = 32). The specimen color and translucency parameter (TP) were assessed using a spectrophotometer at baseline and after subjecting the specimens to different staining solutions (coffee, cola, ginger, and water). Changes in color (ΔE) and TP (ΔTP) were calculated. The data was analyzed using the analysis of variance (ANOVA) and Tukey's post hoc test (p < 0.05). The correlation between ΔE and ΔTP was investigated using Pearson's correlation coefficient. RESULTS: Staining significantly affected the baseline color of all specimens. Ginger had the most significant effect on Lava Plus (ΔE = 4.01 ±1.2), cola on Celtra Duo (ΔE = 2.29 ±0.25) and coffee on Lava Ultimate (ΔE = 2.59 ±0.17). Generally, IPS-e.max-CAD showed the smallest ΔE. No significant differences in ΔTP were found between different staining solutions. Increased ΔE correlated with decreased translucency for all the tested materials and staining solutions. CONCLUSIONS: Staining had a marked effect on the color and translucency of the tested CAD/CAM materials. The color change was staining solutionand material-dependent, with IPS-e.max-CAD showing the greatest color stability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 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 ».