Enhancing Shear Bond Strength in Lithium Silicate Glass Ceramics: Surface Treatment Optimization for Reseating Protocols
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of lithium silicate-based glass ceramics in the field of dental ceramics has led to the availability of different compositions in the market. This in vitro study was conducted to assess an effective protocol for recementing de-bonded lithium silicate-based glass ceramics by evaluating the shear bond strength of three reseating methods. The study included IPS e.max® CAD, Vita Suprinity®, Celtra Duo®, and n!ce as lithium-based glass ceramics. The samples underwent a series of preparation steps, including embedding in acrylic resin, hand polishing, etching with 5% hydrofluoric acid, and application of universal primer and adhesive as per manufacturer instructions. Subsequently, adhesive resin cement was applied to the ceramic tablets, and shear bond strength was assessed using a standardized method. The findings revealed that no single method demonstrated significantly superior results compared to the others. However, it was observed that etching with 5% hydrofluoric acid for 20 s yielded favorable outcomes in terms of time efficiency and standardized results. Additionally, it was noted that although sandblasting increased surface area, it did not enhance bond strength due to unfavorable surface disturbance. In conclusion, the study suggests that etching with 5% hydrofluoric acid for 20 s is a favorable protocol for reseating de-bonded lithium disilicate-based glass ceramics, offering both time efficiency and consistent results for clinicians.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».