COMPARATIVE ANALYSIS OF ENAMEL SURFACE WEAR INDUCED BY TWO CONCENTRATIONS OF ZIRCONIA PARTICLE TOOTHPASTE UNDER TWO ELECTRIC TOOTHBRUSHING MODALITIES.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental enamel, the outermost layer of human teeth, is a mineralized tissue that must endure repetitive forces, wear, and corrosion resulting from everyday oral activities like chewing. Its high mineral content provides the strength and hardness necessary for proper tooth function. However, over time, wear, fractures, or cavities often lead to the need for dental repairs. Additionally, unlike other human tissues, dental enamel lacks significant regenerative or self-repair capabilities, making tooth restorations more essential. OBJECTIVE: To evaluate the effects of two electric toothbrush modalities and two different concentrations of zirconia-containing whitening toothpaste on enamel surface roughness. MATERIALS AND METHODS: Forty extracted lower third molars were divided into four groups based on toothpaste concentration (3% and 4% zirconia) and brushing mode (active and soft). Each tooth was brushed for 5 minutes using an oscillating electric toothbrush. Enamel surface roughness was measured before and after brushing using a contact profilometer. RESULTS: Brushing with 4% zirconia toothpaste in active mode resulted in the highest increase in enamel surface roughness, particularly in Rz and Rq values. Conversely, the soft mode, especially with 4% zirconia toothpaste, demonstrated a protective trend, where post-brushing roughness values decreased in some metrics. However, these changes did not reach statistical significance across any group (p>0.05). CONCLUSION: While higher concentrations of zirconia in whitening toothpaste and increased brushing force may influence enamel surface roughness, the observed changes were not statistically significant. Further research is needed to determine safe concentrations and brushing techniques to minimize enamel wear.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».