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Enregistrement W4401608032 · doi:10.7759/cureus.66967

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

2024· article· en· W4401608032 sur OpenAlexaff
Fatima Saeed, Muhammad Ilyas, Asmi Shaheen

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdhesiveBond strengthStreptococcus mutansDemineralizationNanoparticleMaterials scienceComposite materialFourier transform infrared spectroscopyDentistryShear strength (soil)Nuclear chemistryAgar diffusion testComposite numberAntibacterial activityMedicineEnamel paintChemical engineeringNanotechnologyChemistryBacteriaLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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