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Enregistrement W4281385215 · doi:10.2341/20-043-l

Effect of the Sample Preparation and Light-curing Unit on the Microhardness and Degree of Conversion of Bulk-fill Resin-based Composite Restorations

2022· article· en· W4281385215 sur OpenAlexaff
SSL Braga, ACT Schettini, ELO Carvalho, CAK Shimokawa, Richard Bengt Price, Carlos José Soares

Notice bibliographique

RevueOperative Dentistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMoldMolarComposite materialKnoop hardness testDental restorationAcrylic resinComposite numberResin compositeDentinDentistryIndentation hardness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effect of the sample preparation and light-curing units (LCUs) on the Knoop hardness (KH, N/mm2) and degree of conversion (DC, %) of bulk-fill resin-based composite restorations. METHODS: Two molds were made using human molar teeth embedded in acrylic resin. One was a conventional tooth mold where the molar received a mesio-occluso-distal (MOD) preparation. In the other, the tooth was sectioned in three slices (buccal, middle, and lingual). The center slice received a MOD preparation similar to the conventional mold. Both tooth molds were placed in the second mandibular molar position in a Dentoform with a 44-mm interincisal opening. Restorations were made using Opus Bulk Fill (FGM) high viscosity bulk-fill resin-based composite (RBC) and light cured using two different lights: VALO Cordless (Ultradent) and Bluephase G2 (Ivoclar Vivadent). The RBC was placed in one increment that was light-cured for a total of 80 seconds (40 seconds at the occluso-mesial and occluso-distal locations). The RBC specimens were then prepared as follows: EmbPol - tooth mold specimen was embedded in polystyrene resin and polished before testing; Pol - tooth mold specimen was not embedded, but was polished before testing; NotPol - sectioned tooth mold, specimen not embedded nor polished before testing. The KH was measured in different depths and regions of the specimens, and the DC was measured using Raman spectroscopy. RESULTS: The results were analyzed using a 2-way analysis of variance (ANOVA) or repeated measures followed by the Tukey post-hoc test (α=0.05). The preparation method (p<0.001), depth of restoration (p<0.001), and the interaction between method and depth (p=0.003) all influenced the KH values. Preparation method (p<0.001), tooth region (p<0.001), and the interaction between method and tooth region (p=0.002) all influenced DC values. The KH values were reduced significantly from the top to the bottom of the restorations and also at the proximal box when compared with the occlusal region. This outcome was most significant in the proximal boxes. The NotPol method was the most effective method to detect the effect of differences in KH or DC within the restoration. A lower DC and KH were found at the gingival regions of the proximal boxes of the restorations. When the KH and DC values were compared, there were no significant differences between the LCUs (KH p=0.4 and DC p=0.317). CONCLUSION: Preparation methods that embedded the samples in polystyrene resin and polished the specimens reduced the differences between the KH and DC values obtained by different preparation techniques. The NotPol method was better able to detect differences produced by light activation in deeper areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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