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Enregistrement W4313646925 · doi:10.3390/dj11010019

Effect of Temporary Cement, Surface Pretreatment and Tooth Area on the Bond Strength of Adhesively Cemented Ceramic Overlays—An In Vitro Study

2023· article· en· W4313646925 sur OpenAlexaff
Sanita Grinberga, Evaggelia Papia, Jolanta Aleksejūnienė, Vita Zālīte, Jānis Ločs, Una Soboļeva

Notice bibliographique

RevueDentistry Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementBond strengthCeramicMaterials scienceOverlayComposite materialAdhesiveComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,304
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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