Fracture strength of 3-units fixed partial dentures fabricated with metal-ceramic, graphene doped PMMA and PMMA before and after ageing: An in-vitro study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the fracture strength and linear elongation at break of three-units fixed partial dentures (FPDs) fabricated with traditional and new materials for fixed prosthodontics before and after ageing. METHODS: Sixty models of three-units FPDs were fabricated and cemented onto a Co-Cr model simulating the replacement of a maxillary second premolar. The samples were randomly divided into 3 groups: metal-ceramic (MCR), graphene-doped polymethylmethacrylate (PMMA-GR) and polymethylmethacrylate (PMMA). Half of the samples were directly subjected to fracture test, while the remaining half underwent an ageing process and then a fracture loading test using an electrodynamic testing machine. Fracture load and elongation at break values were taken and statistically analysed. RESULTS: Significant differences were detected between the different materials (p<0.05). All groups showed a reduction of the fracture load and elongation at break values after ageing, but not statistically significant, except for PMMA group (p = 2.012e-19) (p = 3.8e-11). CONCLUSIONS: MCR and PMMA-GR three-units FPDs showed higher fracture strength and lower elongation at break compared to PMMA. MCR and PMMA-GR had higher resistance to ageing processes compared to PMMA. CLINICAL SIGNIFICANCE: PMMA-GR could be considered a material for long-term provisional restorations as its mechanical behaviour and ageing resistance are more like MCR than PMMA.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».