Exploring Zirconia Adhesion: Pre and Postsintering Physical Surface Treatment, Chemical Treatment, and Cement Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adhesion to zirconia remains a significant dental challenge. This study is aimed at assessing the bond strength of zirconia based on surface treatment with pre or postsintering sandblasting associated with different chemical treatments and resin cements. Methods: Zirconia blocks were divided into 12 experimental groups based on the surface treatment (presintering sandblasting or postsintering sandblasting/tribochemical abrasion treatment), chemical treatment (none, Single Bond Universal, or Signum Zirconia Bond), and choice of cement (Panavia F or RelyX™ U200). The bond strength was measured by shear tests using a universal testing machine. The fracture analysis was performed using stereomicroscopy. Data were analyzed using three‐way ANOVA and Tukey’s test ( α = 5 % ). Results: Triple and double factor’s interactions were not significant ( p > 0.05). Regarding the surface treatment factor, the bond strength following postsintering sandblasting treatment associated with tribochemical abrasion (9.15 ± 3.62 MPa) was significantly higher than presintering sandblasting treatment (5.24 ± 3.53 MPa). Concerning the chemical treatment factor, bond strengths were ranked as follows: Signum Zirconia Bond > Single Bond Universal > no treatment. The bond strength of the resin cements did not differ among them. Most fractures (67%) were classified as adhesive, and 32% were categorized as mixed fractures. Conclusion: Surface treatment via postsintering sandblasting combined with tribochemical abrasion demonstrated superior efficacy than in presintering sandblasting. Additionally, chemical treatment with zirconia primer increased the bond strength of zirconia irrespective of the surface physical treatment.
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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 | 0,001 | 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 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 ».