STUDY ON THE Ph INFLUENCE ON SURFACE MICROHARDNESS OF SOME REPAIR MATERIALS USED IN ENDODONTICS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».