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Enregistrement W4291002134 · doi:10.1155/2022/3477886

Adhesive Bond Integrity of Experimental Zinc Oxide Nanoparticles Incorporated Dentin Adhesive: An SEM, EDX, μTBS, and Rheometric Analysis

2022· article· en· W4291002134 sur OpenAlexaff
Yasser F. Alfaawaz, Renad R. Alamri, Fatimah O. Almohsen, Sana Shabab, Mai M. Alhamdan, Khold Al Ahdal, Imran Farooq, Fahim Vohra, Tariq Abduljabbar

Notice bibliographique

RevueScanning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésAdhesiveMaterials scienceNanoparticleDentinComposite materialZincBond strengthChemical engineeringNanotechnologyMetallurgyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Our study is aimed at preparing an experimental adhesive (EA) and assessing the influence of adding 5-10 wt.% concentrations of zinc oxide (ZnO) nanoparticles on the adhesive’s mechanical properties. Methods. Field emission scanning electron microscopy (FESEM) and energy dispersive X-ray (EDX) spectroscopy were employed to investigate the morphology and elemental distribution of the filler nanoparticles. To examine the adhesive properties, microtensile bond strength (μTBS) testing, an investigation of the rheological properties, degree of conversion (DC), and analysis of the interface between the adhesive and dentin were carried out. Results. The SEM micrographs of ZnO nanoparticles demonstrated spherical agglomerates. The EDX plotting confirmed the incidence of Zn and oxygen (O) in the ZnO nanoparticles. The highest μTBS was observed for nonthermocycled (NTC) 5 wt.% ZnO group ( 32.11 ± 3.60 MPa), followed by the NTC-10 wt.% ZnO group ( 30.04 ± 3.24 MPa). Most of the failures observed were adhesive in nature. A gradual reduction in the viscosity was observed at higher angular frequencies, and the addition of 5 and 10 wt.% ZnO to the composition of the EA lowered its viscosity. The 5 wt.% ZnO group demonstrated suitable dentin interaction by showing the formation of resin tags, while for the 10 wt.% ZnO group, compromised resin tag formation was detected. DC was significantly higher in the 0% ZnO (EA) group. Conclusion. The reinforcement of the EA with 5 and 10 wt.% concentrations of ZnO nanoparticles produced an improvement in the adhesive’s μTBS. However, a reduced viscosity was observed for both nanoparticle-reinforced adhesives, and a negotiated dentin interaction was seen for 10 wt.% ZnO adhesive group. Further research exploring the influence of more filler concentrations on diverse adhesive properties is recommended.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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