Adhesive bond integrity of Y‐TZP post with calcium fluoride infiltrated resin dentin adhesive: An SEM, EDX, FTIR and micro‐Raman study
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to synthesize calcium fluoride (CaF2) nanoparticles and compare the push‐out bond strength and viscosity of experimental adhesive (EA) and EA with 5 wt.% CaF2 (CAF‐5%). The CaF2 nanoparticles were synthesized and then characterized with scanning electron microscopy (SEM)‐energy‐dispersive X‐ray spectroscopy (EDX), Fourier transform infrared (FTIR), and micro‐Raman spectroscopies. CaF2 nanoparticles were incorporated in the adhesives to yield two groups; gp‐1: EA‐CAF‐0% (control) and gp‐2: CAF‐5%. Canals of 20 teeth (N = 20) were prepared, and then yttria‐stabilized tetragonal zirconia polycrystalline (Y‐TZP) ceramic posts were cemented. Adhesives were assessed for push‐out bond strength and rheology. CaF2 filler was seen as irregularly shaped agglomerates on SEM. The EDX analysis demonstrated the presence of calcium and fluoride for the CAF‐5% group. The FTIR indicated characteristic bands for CaF2 containing materials. The micro‐Raman spectra of CaF2 nanoparticles demonstrated the presence of CaF2 by showing strong bands at 840 cm−1, 1380 cm‐1, and 1400 cm−1 for fluorine and 950 cm−1 and 1080 cm−1 for calcium ions. The highest push‐out bond strength values were obtained for CAF‐5% group samples (cervical: 9.67 ± 1.46 MPa, apical: 8.66 ± 1.24 MPa), and both adhesives revealed adhesive‐dentin interfacial fractures. The CAF‐5% adhesive also revealed comparable rheological properties with the controls. The addition of CaF2 nanoparticles in the adhesive improved its push‐out bond strength to Y‐TZP post and root dentin, although CAF‐5% showed reduced viscosity on rheological assessment (compared with the controls).
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».