Color Stability of Glass Ionomer Cement after Reinforced with Two Different Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Aim . This study aimed to compare the staining characteristics of a commercially available restorative glass ionomer cement to a formulation reinforced by the addition of carbon nanotubes and another formulation reinforced by the addition of silver nanoparticles to the powder of the same cement. Methodology . Twenty samples each of a control glass ionomer cement (PULPDENT® Glass Fill®, Pulpdent Corp. Watertown, MA, USA), control cement reinforced with 0.0006 gm (0.03% by weight) of carbon nanotubes (Sigma Aldrich, St Louis MO, USA), and control cement reinforced with 0.2 gm (10% by weight) of silver nanoparticles (Nanocyl™, Nanocyl SA, Sambreville, Belgium) were immersed in a staining solution. Color evaluations were carried out after 1 h, 24 h, and 1 week. Color change values were calculated. Results . The results indicated that carbon nanotube reinforced specimens exhibited less color stability when compared to controlled glass ionomer cement specimens; however, both samples had significantly greater color stability than silver nanoparticle reinforced glass ionomer samples. Conclusion . It can be concluded within the limitations of this study that carbon nanotube reinforced glass ionomer cements have better color stability than silver nanoparticle reinforced glass ionomer cements.
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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) | 0,001 | 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 ».