MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389217006

STUDY ON THE Ph INFLUENCE ON SURFACE MICROHARDNESS OF SOME REPAIR MATERIALS USED IN ENDODONTICS

2013· article· en· W4389217006 sur OpenAlexaboutno aff
L. K. Aminov, Mihaela Sălceanu, Tudor Hamburda, Anca Melian, Dana Cristiana Maxim, Maria Vataman

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndodonticsIndentation hardnessDentistryMaterials scienceMetallurgyOrthodonticsMedicineMicrostructure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The irrigating solutions used in endodontic therapy have different pH values and different chemical properties that have sometimes been found to adversely affect the physical and chemical characteristics of reparing materials. These materials are used mainly in areas of inflamed tissue, with a lower pH. Aim of the study To evaluate the changes in the hardness of two dental materials depending on pH variations and to determine which of the additives they are combined with gives them greater stability to pH variations. Material and methods The changes in surface microhardness (Vickers microhardness) of two repair materials: Grey MTA (Dentsply Tulsa Dental, USA) and BioAggregate (Innovative BioCeramix Inc., Vancouver, Canada), mixed with four different vehicles (distilled water, physiological saline, lidocaine and calcium chloride) and subsequently subjected to different environmental pH values. Vickers microhardness of each specimen was measured by means of Emcotest M1C 010 model. Results The analysis of the average surface hardness of the two repair materials showed a significant increase in hardness at high pH (pH = 7) and higher values for BioAggregate as compared with MTA. Conclusions Ph variations of the environment in which biomaterials are setting reduce their microhardness and surface resistance, and this was more significant when the two materials were combined with lidocaine and distilled water.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetDental materials and restorationsTravaux en français237 207