Enamel Remineralization Competence of a Novel Fluoride-Incorporated Bioactive Glass Toothpaste—A Surface Micro-Hardness, Profilometric, and Micro-Computed Tomographic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyze the enamel remineralization efficacy of a novel fluoridated bioactive glass (F-BG) toothpaste compared to a standard fluoride toothpaste. Seventy-two enamel blocks (N = 72) were divided into groups of twenty-four blocks according to the toothpaste exposure—group 1: brushed with distilled water, group 2: brushed with fluoride toothpaste (ColgateTM), and group 3: brushed with F-BG toothpaste (BioMinFTM). Pre-brushing, enamel blocks were demineralized using 6 wt.% citric acid (pH = 2.4). Tooth brushing was performed using a mixture of respective toothpaste and artificial saliva (AS), and each enamel block received 5000 linear strokes. The samples were assessed for surface micro-hardness (to estimate Vickers hardness number, VHN), surface roughness (Ra), and volume loss/gain using micro-computed tomography (micro-CT). The highest increase in the VHN was noticed for group 3 (117.81) followed by group 2 (61.13), and all the intragroup comparisons were statistically significant (p < 0.05). Demineralization increased the Ra values, and a decrease was observed post-remineralization for all the groups. The maximum Ra decrease was observed for group 3 (−223.2 nm) followed by group 2 (−55.6 nm), and all the intragroup comparisons were again statistically significant (p < 0.05). Micro-CT investigation revealed that the enamel volume decreased after demineralization and increased after remineralization among all groups. The F-BG toothpaste showed greater enamel surface micro-hardness (increased VHN), smoother surface (low roughness), and better volume restoration (remineralization) in comparison to the fluoride toothpaste.
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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 | 0,000 | 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 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 ».