Synergistic Effect of Bioactive Inorganic Fillers in Enhancing Properties of Dentin Adhesives—A Review
Notice bibliographique
Résumé
Dentin adhesives (DAs) play a critical role in the clinical success of dental resin composite (DRC) restorations. A strong bond between the adhesive and dentin improves the longevity of the restoration, but it is strongly dependent on the various properties of DAs. The current review was aimed at summarizing the information present in the literature regarding the improvement of the properties of DAs noticed after the addition of bioactive inorganic fillers. From our search, we were able to find evidence of multiple bioactive inorganic fillers (bioactive glass, hydroxyapatite, amorphous calcium phosphate, graphene oxide, calcium chloride, zinc chloride, silica, and niobium pentoxide) in the literature that have been used to improve the different properties of DAs. These improvements can be seen in the form of improved hardness, higher modulus of elasticity, enhanced bond, flexural, and ultimate tensile strength, improved fracture toughness, reduced nanoleakage, remineralization of the adhesive-dentin interface, improved resin tag formation, greater radiopacity, antibacterial effect, and improved DC (observed for some fillers). Most of the studies dealing with the subject area are in vitro. Future in situ and in vivo studies are recommended to positively attest to the results of laboratory findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».