Application of Silver Nanoparticles to Improve the Antibacterial Activity of Orthodontic Adhesives: An In Vitro Study
Notice bibliographique
Résumé
There is a significant change in the bacterial plaque populations in the oral cavity during and after orthodontic treatment. Numerous studies have demonstrated that 2−96% of patients could increase the risk of white spot lesions. Streptococcus mutans and Lactobacilli ssp. are responsible for these white spot lesions. In this work, silver nanoparticles (AgNPs) with a diameter of 11 nm and dispersed in water were impregnated onto three different commercial orthodontic adhesives at 535 μg/mL. The shear bond strength (SBS) was assessed on 180 human premolars and metallic brackets. The premolars were divided into six groups (three groups for the commercial adhesives and three groups for the adhesives with AgNPs). All the groups were tested for their bactericidal properties, and their MIC, MBC, and agar template diffusion assays were measured. After adding AgNPs, the SBS was not significantly modified for any adhesive (p > 0.05), and the forces measured during the SBS did not exceed the threshold of 6 to 8 MPa for clinical acceptability in all groups. An increase in the bactericidal properties against both S. mutans and L. acidophilus was measured when the adhesives were supplemented with AgNPs. It was concluded that AgNPs can be supplement commercial orthodontic adhesives without modifying their mechanical properties with improved bactericidal activity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».