An In Vitro Study Comparing the Antibacterial and Mechanical Properties of Zinc Oxide-Based Nanofillers in Orthodontic Adhesives for White Spot Lesion Prevention in Fixed Orthodontic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Preventing enamel demineralization (white spot lesions or WSLs) around the brackets during and after orthodontic therapy has been a challenging problem. Zinc oxide (ZnO) nanoparticles (NPs) show antibacterial effects against cariogenic bacteria Streptococcus (S.) mutans. Materials and methods In this study, researchers modified Transbond XT adhesive (Sigma Aldrich, St. Louis, Missouri, USA) by adding different concentrations of ZnO nanoparticles, i.e., 0.1% and 0.5wt%, in two experimental groups and a control group. We performed Fourier transform infrared spectroscopy and scanning electron microscopy for physio-structural characterization and investigated antibacterial ability by disc diffusion and colony-forming tests. We conducted shear bond strength and adhesive remnant index to determine the mechanical characteristics. Results The development and size of the inhibition zone were greatly dependent on the concentration of ZnO nanoparticles in the disc agar diffusion test. All ZnO NP-based experimental adhesives reduced the colony numbers for S. mutans. For S. mutans, the composite comprising 0.5wt% ZnO nanoparticles significantly reduced colony counts. The control group exhibited the maximum mean shear bond strength, whereas 0.5wt% nanoparticles composite had the lowest number. Conclusion Adding ZnO as nanofillers imparts antibacterial properties to the orthodontic adhesives. An increase in the concentration of ZnO nanoparticles in orthodontic adhesive increases its antibacterial properties. We found the shear bond strength of the novel composite with up to 0.5wt% ZnO nanoparticles to be in a clinically acceptable range.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».