Wettability of saliva substitutes across various denture base fabrication techniques
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The present study evaluated the contact angles (CAs) of four denture base materials subjected to different surface treatments using deionized water and saliva substitutes. MATERIAL AND METHODS: A total of 32 rectangular specimens were manufactured using four different denture base materials: heat-cured compression molded Lucitone 199 (C), milled Lucitone 199 (M), Formlabs Denture Base RP (P), and SR Ivocap High Impact (I). The CA of the surface of the unaltered, mechanically polished, and sandblasted surface specimens was evaluated after the application of five saliva substitutes: Biotene, VEGA, Spry, Moi-Stir, Dentilube, and ionized water. Ten droplet measurements were obtained for each group, with each droplet analyzed for advancing contact angle (ACA), receding contact angle (RCA), and the contact angle hysteresis (CAH) was calculated. The data of the experiment was analyzed using 2-way ANOVA, (α = 0.05) with Tukey's test. RESULTS: CAH was demonstrated to have statistically significant differences among the denture bases (p < 0.05), with unaltered 3D printed exhibiting the largest CAH, followed by unaltered milled. The unaltered denture bases exhibited higher CAH than the polished, and there were no significant differences in CAH among the polished denture bases (p > 0.05). Sandblasting increased the ACA of the milled and conventional bases. The saliva substitutes exhibited differences in ACA, with Spry and VEGA having the highest ACA, and Biotene had the lowest CA of all the saliva substitutes evaluated. CONCLUSION: The manufacturing methods of denture bases influences the CAH, while the chemical composition of the denture base specimens does not appear to affect CAH. Sandblasting increases the ACA for the milled and conventional groups. Saliva substitutes do impact the ACA. Drawing from previous research, it is hypothesized that a 3D-printed denture base or sandblasting a milled denture base may offer greater resistance to dislodgement.
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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 | 0,001 | 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 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 ».