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Enregistrement W4402830033 · doi:10.2196/59999

Effect of Addition of Metal Oxide Nanoparticles on the Strength of Heat-Cured Denture Base Resins: Protocol for Systematic Review and Meta-Analysis of In Vitro Studies

2024· article· en· W4402830033 sur OpenAlexvenueno aff
Pragati Kaurani, Amit Dhansukhlal Hindocha, Amit Porwal, Abhijit Tambe, Carrie Price, Vidhani Goel, Henry Krasner, Jagdish Khubchandani, Kavita Batra

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochrane LibraryMaterials scienceFlexural strengthSystematic reviewBond strengthUltimate tensile strengthCINAHLNanoparticleWeb of scienceComposite materialMedicineMeta-analysisMEDLINEChemistryNanotechnologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Metal oxide nanoparticle-reinforced polymethyl methacrylate (PMMA) has been shown to improve mechanical properties, such as strength. Different types of metal oxide nanoparticles have been used previously, but the comparative effect on the strength of heat-cured denture base resins remains unclear. OBJECTIVE: This is a protocol for a systematic review and meta-analysis that will aim to pool evidence to compare and analyze the effects of the addition of different metal oxide nanoparticles, with varied sizes and concentrations, on the strength (flexural, impact, transverse, compressive tensile strength, and fracture toughness) of heat-cured PMMA. In addition, this review aims to analyze methodological factors, such as adherence to testing and sample-making guidelines, and the effects of surface treatments of the nanoparticles on the strength of heat-cured denture base resins. METHODS: The protocol has been registered in the Open Science Framework. Search strategies to identify studies on the effect of metal oxide nanoparticles on the strength of heat-cured PMMA were developed by the subject matter expert in library science. Following this, a systematic search of 5 electronic databases (PubMed [NCBI], Scopus [Elsevier], Cochrane Library [Wiley], CINAHL Plus with Full Text [EBSCO], and Dimensions Free Web App) was conducted to retrieve in vitro studies published in English from January 2012 to October 2023. Along with this citation chasing, other online sources and gray literature were also searched. Furthermore, papers will be screened, and appropriate data elements will be extracted in a standardized manner. A risk-of-bias assessment will be performed using a modified Cochrane Risk of Bias Tool. A meta-analysis will be performed using a random-effects model. RESULTS: Search in databases resulted in 1837 papers, of which 1752 were duplicates, leaving 85 records that were screened for titles and abstracts based on the eligibility criteria. A similar search run on other online sources identified 129 papers that will be further analyzed for inclusion. The study was initiated in November 2023 and research questions and search strategies were formulated. The proposed study is expected to be completed by December 2024. CONCLUSIONS: This systematic review will comprehensively analyze the effects of the incorporation of metal oxide nanoparticles in heat-cured denture base resins on the strength of the material. We anticipate gaining a deeper understanding of the effects and method of use of metal oxide nanoparticles to improve the strength of PMMA denture base resins. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/59999.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,031
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,003

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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