Effects of Different Toothpastes on the Nanomechanical Properties and Chemical Composition of Resin-Modified Glass Ionomer Cement and Composite Resin Restorations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study evaluates the effects of different toothpastes on the nanohardness and chemical compositions of restorative materials and dental surfaces. Methods: Bovine enamel (n = 72) and dentin (n = 72) blocks were obtained and restored using RMGIC (n = 36) or CR (n = 36) to create the following surfaces: dentin adjacent to RMGIC (DRMGIC), enamel adjacent to RMGIC (ERMGIC), dentin adjacent to CR (DCR), and enamel adjacent to CR (ECR). After restoration, one hemiface of each specimen was coated with an acid-resistant varnish to facilitate the creation of control (C) and eroded (E) sides; the latter were achieved by erosion–abrasion cycles as follows: erosion with 1% citric acid: 5 days, four times for 2 min each day; 1% citric acid/abrasion, two times for 15 s, followed by immersion in a toothpaste slurry for 2 min. Toothpastes without fluoride (WF; n = 12), with sodium fluoride (NaF; n = 12), and with stannous fluoride (SnF2; n = 12) were used for RMGIC or CR. The specimens were analyzed for nanohardness (H), and chemical composition using energy-dispersive X-ray spectroscopy and Raman microscopy. The data were statistically analyzed using two-way repeated measures ANOVA and Tukey’s test (α = 0.05). Results: Lower H values were obtained with NaF for DRMGIC-C, with a statistically significant difference from the H value obtained with WF (p < 0.05). The calcium and phosphorus concentrations in DCR-E were significantly lower with WF than with the other types of toothpaste (p < 0.05). Fluoride-containing toothpastes are capable of preserving the main chemical components of the dentin adjacent to the restorative materials under erosive–abrasive conditions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».