Effect of Temporary Cement, Surface Pretreatment and Tooth Area on the Bond Strength of Adhesively Cemented Ceramic Overlays—An In Vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
Several viewpoints have been reported regarding the effect of temporary cements, different surface pretreatment protocols before adhesive cementation, and predictive factors. This in vitro study tested if temporary cement, pretreatment of the tooth surface, the size of enamel or dentine influence adhesive cementation to zirconia ceramics. Twenty premolars were prepared for determination of enamel and dentin area, bond strength test and failure analysis. The samples were divided into two groups: untreated prior adhesive cementation (n = 10) and with temporary cementation done, pretreated prior adhesive cementation (n = 10). Zirconia overlays (Katana Zirconia STML) were cemented on the grounded flat teeth surfaces using Panavia V5. An additional six premolars underwent dentine tubule analysis with SEM to detect temporary cement residues after temporary cementation on an untreated tooth surface (n = 3) and on a pretreated surface (n = 3). The independent sample t-test was used to compare the two groups and the means of the total tooth, dentin or enamel areas did not differ significantly between the untreated and pretreated specimens. The mean tensile bond strength was significantly (p = 0.005) higher in the pretreated specimens (337N) than in the untreated ones (204N). The overall multivariable linear regression model with three predictors (surface pre-treatment, enamel area and dentine area) was significant (p = 0.003), among which the size of enamel was the strongest predictor (β = 0.506; p = 0.049), followed by the pretreatment effect (β = 0.478; p = 0.001) and the size of dentin area (β = −0.105; p = 0.022).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».