Morphologic Texture Characterization Allied to Cigarette Smoke Increase Pigmentation in Composite Resin Restorations
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF THE PROBLEM: The staining effect of tobacco smoke on resin color is clinically observed. However, there is no evidence determining whether this staining is increased on texturized surfaces or if the color change is superficial and can be removed by repolishing procedures. OBJECTIVE: To evaluate the effect of tobacco smoke on the color of a composite with smooth or texturized surfaces, before and after repolishing. MATERIALS AND METHODS: Forty composite specimens were allocated into four groups (N = 10): Smooth surface not exposed (G1) and exposed to tobacco smoke (G2), texturized surface not exposed (G3), and exposed to tobacco smoke (G4). During 21 days, G2 and G4 were daily exposed to the smoke from 20 cigarettes. Color measurements were carried out at baseline, after 21 days, and after repolishing. Variables L* (luminosity), b* (blue-yellow), and DeltaE (total color change) were statistically analyzed (repeated measures analysis of variance/Tukey). RESULTS: Texturized and smooth specimens presented similar luminosity at baseline. Tobacco smoke significantly reduced L* in G2 and G4, and increased b* in G4. After repolishing, L* increased and b* reduced in stained groups, but values continued to be different from baseline ones. Repolishing significantly reduced DeltaE, but values from stained groups were still greater than that from unstained groups. CONCLUSION: Tobacco smoke changes the color of composite, and surface texture can increase the staining. Repolishing reduces superficial staining, but this procedure may not return the composite to baseline color. CLINICAL RELEVANCE: Smokers that will receive anterior composite restorations should be warned about the negative cosmetic effect of the smoking habit on the color of restorations.
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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 ».