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Enregistrement W4407370615 · doi:10.1111/cid.13435

Efficacy of Cleaning Methods for the Trans‐Mucosal Parts of Zirconia Monolithic Crowns

2025· article· en· W4407370615 sur OpenAlexvenueno aff
Deborah Roth, François Despontin, Philippe Compère, Marc Lamy, Dorien Van Hede, France Lambert

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubic zirconiaDentistryCrown (dentistry)Materials scienceNuclear chemistryPulp and paper industryComposite materialChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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