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Enregistrement W4392741386 · doi:10.7759/cureus.56078

Assessing the Influence of Thermocycling on Compressive Strength, Flexural Strength, and Microhardness in Green-Mediated Nanocomposite-Enhanced Glass Ionomer Cement Compared to Traditional Glass Ionomer Cement

2024· article· en· W4392741386 sur OpenAlexaff
Bharath Ravi, Jessy Paulraj, Subhabrata Maiti, Rajeshkumar Shanmugam

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFlexural strengthGlass ionomer cementCompressive strengthComposite materialNanocompositeIndentation hardnessCementUniversal testing machineScanning electron microscopeMicrostructureUltimate tensile strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective Glass ionomer cement (GIC), also known as polyalkenoate cement, has been extensively used in dentistry for both luting and restorative purposes. Despite being the first choice for aesthetic restorations due to their chemical bonding ability to teeth, GICs have faced challenges such as low mechanical properties, abrasion resistance, and sensitivity to moisture, leading to the search for improved materials. This study aims to assess the effects of thermocycling on the compressive, flexural strength, and microhardness of green-mediated nanocomposite-modified GIC in comparison to traditional GIC. Methodology Green-mediated nanoparticles, consisting of chitosan, titanium, zirconia, and hydroxyapatite (Ch-Ti-Zr-HA), were synthesized using a one-pot synthesis technique to form nanocomposites. These nanocomposites were then incorporated into GIC specimens in varying concentrations (3%, 5%, and 10%), denoted as Group I, Group II, and Group III, respectively. Group IV served as the control, consisting of conventional GIC. To assess the performance of the novel restorative materials over an extended period, compressive strength, flexural strength, and microhardness were measured before and after thermocycling using a universal material testing machine. Furthermore, scanning electron microscopy (SEM) analysis was carried out following the thermocycling process. The collected data were subjected to statistical analysis through one-way analysis of variance (ANOVA) and paired t-tests. Results The findings demonstrated that, in comparison to the control group, both the mean compressive strength and flexural strength, as well as hardness, were notably higher for the 10% and 5% nanocomposite-modified GIC specimens before and after thermocycling (P < 0.05). Notably, there was no notable difference observed between the 5% and 10% concentrations (P > 0.05). These results suggest that incorporating green-mediated nanocomposites (Ch-Ti-Zr-HA) modified GIC at either 5% or 10% concentration levels leads to improved mechanical properties, indicating their potential as promising alternatives in dental restorative materials. Conclusions Based on our findings, it can be inferred that the 10% and 5% concentrations of green-mediated (Ch-Ti-Zr-HA) modified GIC exhibit superior compressive and flexural strength compared to conventional GIC. Additionally, analysis of the scanning electron microscope (SEM) morphology revealed that green-mediated GIC displays smoother surface characteristics in contrast to conventional GIC. These results underscore the potential advantages of utilizing green-mediated nanocomposite-modified GIC in dental applications, suggesting enhanced mechanical properties and surface quality over conventional.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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