Toothpaste Abrasion and Abrasive Particle Content: Correlating High-Resolution Profilometric Analysis with Relative Dentin Abrasivity (RDA)
Notice bibliographique
Résumé
In this in vitro study, the influence of the concentration of abrasive particles on the abrasivity of toothpastes was investigated using laser scan profilometry on polymethyl methacrylate (PMMA) surfaces with the aim of providing an alternative method to developers for screening of new toothpaste formulations. PMMA plates were tested in a toothbrush simulator with distilled water and four model toothpastes with increasing content of hydrated silica (2.5, 5.0, 7.5, 10.0 wt%). The viscosity of the model toothpaste formulations was kept constant by means of varying the content of sodium carboxymethyl cellulose and water. The brushed surfaces were evaluated using laser scan profilometry at micrometer-scale resolutions, and the total volume of the introduced scratches was calculated along with the roughness parameters Ra, Rz and Rv. RDA measurements commissioned for the same toothpaste formulations were used to analyze the correlation between results obtained with the different methods. The same experimental procedure was applied to five commercially available toothpastes, and the results were evaluated against our model system. In addition, we characterize abrasive hydrated silica and discuss their effects on PMMA-sample surfaces. The results show that the abrasiveness of a model toothpaste increases with the weight percentage of hydrated silica. Increasing roughness parameter and volume loss values show good correlation with the likewise increasing corresponding RDA values for all model toothpastes, as well as commercial toothpastes without ingredients that can damage the used substrate PMMA. From our results, we deduce an abrasion classification that corresponds to the RDA classification established for marketed toothpastes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».