Physicochemical, Mechanical, and Esthetic Properties of the Composite Resin Manipulated with Glove Powder and Adhesive as a Modeling Liquid
Notice bibliographique
Résumé
Composite resins with low flowability are usually handled and manipulated before insertion into the tooth preparation with gloved hands and/or using an instrument covered with a little amount of adhesive to facilitate modeling. We investigated if the modeling techniques (combined or not) affected physicochemical and esthetic properties of a composite resin. Specimens were fabricated and divided into groups according to the handling/modeling technique: Gloved-hands (composite was hand-manipulated with powdered latex gloves); Adhesive (adhesive was used in between the composite layers); Gloved-hands + Adhesive; Control (no adhesive and no touch with gloved-hands). The highest values for flexural strength (MPa), modulus of elasticity (GPa), and fracture toughness (MPa.m0.5) were obtained for Adhesive and Gloved-hands + Adhesive (p < 0.05); the lowest values were obtained for Control and Gloved-hands (p < 0.05). The Control group had the highest sorption. The Gloved-hands (p < 0.05) group had the highest solubility. Adhesive and Gloved-hands + Adhesive had a similar solubility (p > 0.05). The Control group (p < 0.05) had the lowest solubility. There was no statistical interaction between translucency vs. handling/modeling techniques and color stability vs. handling/modeling techniques. Adhesive as a modeling liquid protected the composite against sorption and solubility (if powdered gloves were used) and improved its physical/mechanical properties. Translucency and color stability were not correlated with modeling techniques.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».