The effect of acidity on the physicochemical properties of two hydraulic calcium silicate-based cements and two calcium phosphate silicate-based cements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bioceramic cements have been widely used in endodontic treatment. This study aimed to compare the microhardness, elastic modulus, internal microstructure and chemical compositions of Biodentine, WMTA, ERRM Putty, iRoot FS and IRM after exposure to PBS, butyric acid, and butyric acid followed by PBS. METHODS: Specimens of each material were prepared and randomly divided into 5 subgroups (n = 5): subgroup A: PBS (pH = 7.4) for 4 days, subgroup B: PBS (pH = 7.4) for 14 days, subgroup C: butyric acid (pH = 5.4) for 4 days, subgroup D: butyric acid (pH = 5.4) for 14 days, subgroup E: butyric acid for 4 days followed by 10 days in contact with PBS. The surface microhardness, elastic modulus, internal morphologic and chemical compositions of specimens were analyzed. RESULTS: The microhardness and elastic modulus values of all materials were significantly higher in the presence of PBS compared to exposure to butyric acid, with the same setting time (P < 0.01). After 4-day exposure to butyric acid followed by 10-day exposure to PBS, the microhardness values returned to the same level as 4-day exposure to PBS (P > 0.05). Biodentine showed significantly higher microhardness and elastic modulus values than other materials, while IRM displayed the lowest (P < 0.01). CONCLUSION: Biodentine seems the most suitable bioceramic cements when applied to an infected area with acidic pH. Further storage at neutral pH, e.g. PBS reverses the adverse effects on bioceramic cements caused by a low pH environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».