Efficacy of Cleaning Methods for the Trans‐Mucosal Parts of Zirconia Monolithic Crowns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental crowns have surface pollutants after their manufacturing. We know that these pollutants can be a source of peri-implant inflammation for some cases. This study aimed to compare two dental crowns cleaning methods that are simple and quick to apply in the dental lab. OBJECTIVES: To characterize qualitatively and quantitatively the pollution of transmucosal parts of zirconia monolithic crowns after supra-mucosal glazing in the lab and to compare the efficacy of steam versus ultrasonic cleaning protocols. MATERIAL AND METHODS: Eighteen customized zirconia monolithic crowns were divided into two groups of 9 crowns receiving a different cleaning protocol. The first group was treated with steam cleaning, whereas the second group was initially rubbed with a sterile compress soaked in a detergent and then cleaned in three successive ultrasonic baths containing a detergent, sterile water, and 70% ethanol. The presence and nature of the contaminants were investigated by BSE-SEM and energy-dispersive X-ray spectroscopy microanalysis. RESULTS: Organic (e.g., paint, sweat) and inorganic (e.g., zirconia fragments, silica, and metals) were identified on the surface of the zirconia crown before the cleaning treatments. At baseline, pollutants cover 0.51% ± 0.26% of the total area. This percentage dropped, respectively, to 0.02% ± 0.03% after steam cleaning (p < 0.0001) and to 0.02% ± 0.01 after the ultrasonic cleaning protocol (p = 0.0026). No difference was observed between the two decontamination techniques (p > 0.9999), but the variance in the steam group was higher compared to the ultrasound group (p = 0.0042). CONCLUSIONS: Both protocols allowed the cleaning of the transmucosal parts of the zirconia crowns to an extent of 99.98% of the studied surface. However, the ultrasound technique displayed less variability in the removal of residual pollutants and therefore should be preferred.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».