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Enregistrement W3174792748 · doi:10.82308/43982

Surface chemical modification of dental materials

2020· article· en· W3174792748 sur OpenAlexfundno aff
Yara Oweis

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et OsseuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface properties of dental materials such as dental alloys, dental composite and teeth play an important role in their interaction with the surrounding environment and the overall performance of the material itself. Thus, surface treatments of dental materials are often necessary to optimize the outcome of dental treatments. Examples of surface treatments in dentistry include adhesives, tooth whitening products and disclosing agents. However, despite being very useful, these treatments have a series of limitations that require attention.Dental adhesives have an excellent performance in enamel bonding, however, their ability to improve adhesion to dental metals is still very limited. Disclosing agents are excellent tools for identifying plaque accumulation on the surface of teeth, however, they are unable to discriminate dental surface characteristics such as the presence of composite resins. Finally, tooth whitening products have limited success.The main hypothesis of this thesis was that surface chemical modifications of dental materials could improve the outcome of dental treatments.Our main objective was to chemically modify the surface of dental materials both natural and synthetic to improve the outcome of dental treatments and our specific objectives were to:1. Modify the surface chemistry of dental alloys to facilitate their chemical bonding to composite resin.2. Modify the surface chemistry of composite resin to develop a composite disclosing agent.3. Modify the surface chemistry of tooth enamel to enhance its properties. For our first specific objective we used diazonium chemistry to modify the surfaces of dental alloys and enhance their adhesion to dental composites. Our results indicated that the bond strength between the tested dental alloys and composite resin using diazonium coupling agents significantly increased by three to four folds. Our second specific objective was to develop a composite disclosing agent to facilitate removal of resin-based adhesives while avoiding damage to the surrounding sound tooth structures. To achieve this, we characterized the interaction of composite resin with various organic molecules with structures comparable to composite monomers. The selective adsorption of these molecules to composite resin and not to tooth enamel makes them suitable to be used as priming agents in a two-step composite disclosing agent. The optimal staining conditions were confirmed clinically in a pilot study on orthodontic patients. Our third specific objective was to develop a new tooth whitening treatment based on the modification of the inorganic phase of tooth enamel. We investigated the effect of a hydrophobic environment on the surface properties, reactivity of tooth enamel to titanium ions as well as the depth of penetration of titanium treatments into enamel. Our results indicated that titanium treatments could penetrate deep into tooth enamel and enhance tooth shade and microhardness.The findings of this work proved our hypothesis that surface chemical modifications of dental materials could improve the outcome of dental treatments. We conclude that: 1. The treatment of dental alloys with diazonium ions could provide an easy and simple way to enhance the strength of the bond between dental alloys and composite resin. 2. Surface chemical modifications of composite resin using organic molecules, and food dyes could be used as a composite disclosing agent.3. A hydrophobic environment is a promising means to allow deep infiltration of organic metallic compounds into tooth enamel and enhance dental enamel properties

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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