Enamel Remineralization Competence of a Novel Fluoride-Incorporated Bioactive Glass Toothpaste—A Surface Micro-Hardness, Profilometric, and Micro-Computed Tomographic Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,014 |
| 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 découle