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Enregistrement W4394960280 · doi:10.7759/cureus.58562

Green Synthesis, Characterization, and Evaluation of the Antimicrobial Properties and Compressive Strength of Hydroxyapatite Nanoparticle-Incorporated Glass Ionomer Cement

2024· article· en· W4394960280 sur OpenAlexaff
Priyan Ilancheran, Jessy Paulraj, Subhabrata Maiti, Rajeshkumar Shanmugam

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlass ionomer cementCompressive strengthMaterials scienceCementNanoparticleCharacterization (materials science)Composite materialAntimicrobialMechanical strengthNanotechnologyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Glass ionomer cement (GIC) plays a vital role in dental restorative procedures, serving purposes such as filling, luting, and adhesion. However, its inadequate mechanical properties pose challenges, especially in areas experiencing significant stress. To overcome this limitation, nanohydroxyapatite (nHA), known for its bioactive phosphate content, is added to the GIC at specific concentrations to improve its properties. Aim We aim to evaluate the antimicrobial property and compressive strength of green-mediated nHA-incorporated GIC. Material and methods Green synthesis of hydroxyapatite nanoparticles was prepared using Moringa oleifera extract in a solvent form and eggshell waste served as the calcium source. These nHA powders were then integrated into the GIC at varying concentrations (3%, 5%, and 10%) designated as Group I, Group II, and Group III, respectively, while Group IV (control) consisted of conventional GIC. Specimens were fabricated and subjected to chemical structure analysis through Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), energy dispersive X-ray (EDX), and scanning electron microscopy (SEM). The antimicrobial activity and compressive strength of all groups were investigated. The antimicrobial activity against Streptococcus mutans and Lactobacillus was evaluated through the minimum inhibitory concentration (MIC) test, while compressive strength was evaluated by measuring the maximum force endured by the specimen before fracturing. Data analysis utilized IBM SPSS Statistics software, employing repeated measures ANOVA to determine mean MIC values and compressive strength, with Tukey's posthoc test for pairwise comparisons. Results The results of the study showed that the antimicrobial efficacy of nHA GIC improved with increasing weight percent (% wt) of the additive, exhibiting significantly enhanced activity against Streptococcus mutans and Lactobacillus compared to the control group (Group IV) with statistical significance (p < 0.05). Moreover, the compressive strength exhibited notable enhancements in the modified groups, including Group I (172.55 ± 0.76), Group II (178.16 ± 0.760), and Group III (182.45 ± 0.950), when compared to the control (162.46 ± 1.606), with statistically significant differences (p < 0.05). Conclusion The study demonstrates that the incorporation of green-mediated nHA-containing GIC results in superior antimicrobial efficacy and compressive strength compared to the control group (Group IV). In particular, the highest concentration of nHA-modified GIC (10%) exhibited the most favorable antimicrobial properties along with increased strength. Therefore, utilizing green-mediated nHA in the GIC shows promise as an effective restorative material. Future investigations should delve into the molecular chemistry and bonding mechanisms to further explore its potential.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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