Evaluation of Glazing and Polishing Systems for Novel Chairside CAD/CAM Lithium Disilicate and Virgilite Crowns
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of glazing, two zirconia, and two lithium disilicate polishing systems on surface roughness of a CAD/CAM lithium disilicate and virgilite ceramic with atomic force microscopy (AFM) and visual assessment performed by dental students and faculty. METHODS AND MATERIALS: Sixty maxillary right central incisor crowns made of a novel chairside CAD/CAM lithium disilicate and virgilite (CEREC Tessera) were milled for glazing and polishing. The crowns were divided into six groups: no polishing/glazing provided (NoP/G); glazed (GZ); glazed and polished with Brasseler Dialite LD Lithium Disilicate (DiLD); glazed and polished with Meisinger Luster Lithium Disilicate (LuLD); glazed and polished with Brasseler Dialite ZR Zirconia (DiZR); and glazed and polished with Meisinger Luster Zirconia (LuZR). Surfaces were scanned with AFM to measure roughness (Ra) and root mean square roughness (Rq) and generate micrographs. Crowns were visually assessed by 10 dental students and 10 dental school faculty members to determine clinical acceptableness. RESULTS: Glazing and all polishing kits significantly reduced Ra and Rq compared to no polishing/glazing. No significant Ra differences were found between glazing and all polishing kits (p>0.05). DiZR significantly reduced Rq compared to other groups (p<0.05). Visual assessment showed that GZ, LuLD, and DiZR were the most clinically acceptable crowns. CONCLUSION: Polishing and glazing considerably improve the surface smoothness of maxillary central incisor crowns fabricated out of a chairside CAD/CAM lithium disilicate and virgilite ceramic. Altogether, zirconia polishing systems provided smoother and more clinically acceptable surfaces than the lithium disilicate kits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle