Evaluation of the flexural strength of orthodontic acrylic resin incorporated with propolis nanoparticles: an in vitro study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Nanopropolis has become the subject of interest in medicine and dentistry as a natural product due to its outstanding properties, particularly antimicrobial activity. This study aimed at investigating the effect of nanopropolis on flexural strength of polymethyl methacrylate (PMMA). Materials and methods: Three groups of two acrylic resin brands namely Acropars and Triplex containing 0 (control group), 0.5%, and 1% of nanopropolis were prepared in 64×10.0×3.3 mm according to ISO 20795-2 (2013). Fifteen samples were allocated to each concentration. Flexural strength was determined following immersion in water and incubation at 37°C for 50±2 hours using a universal testing machine at a crosshead speed of 5±1 mm/min. Data were analyzed using ANOVA, Tukey HSD, and t-test. P<0.05 was set as statistical significance. Results: Control groups of Acropars and Triplex showed the highest mean flexural strength within their own group which both were higher than the recommended 50 MPa. The mean flexural strength of Triplex incorporated with 0.5 and 1% of nanopropolis was higher than that of Acropars with the same percentage. Conclusions: The mean flexural strength of Triplex remained above the recommended value of 50 MPa after incorporation of both 0.5 and 1% nanopropolis. However, that of Acropars dropped below it.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».