MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409271434 · doi:10.1186/s13104-025-07213-3

In vitro comparative effects of alcohol-containing and alcohol-free mouthwashes on surface roughness of bulk-fill composite resins

2025· article· en· W4409271434 sur OpenAlexaff
Hooman Momtazi

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcoholComposite numberMaterials scienceSurface roughnessComposite materialMedicineDentistryTraditional medicineFood scienceChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to compare the effects of alcohol-containing and alcohol-free mouthwashes on the surface roughness of bulk-fill composite resins. In this in-vitro, experimental study, 60 composite specimens measuring 6 mm in diameter and 2 mm in height were fabricated from Tetric N-Ceram and X-tra fil composite resins using a stainless-steel mold. After curing for 20 s, the specimens were immersed in distilled water and incubated at 37 °C for 24 h. Baseline roughness was measured before dividing them into three groups for immersion in water, alcohol-containing, or alcohol-free Listerine for 24 h, simulating two years of use. The specimens were then dried at room temperature, and their surface roughness was measured again. Data was analyzed by two-way ANOVA and t-test (α = 0.05). RESULTS: No significant change occurred in surface roughness of specimens after immersion in the respective solutions (P > 0.05). The type of composite and the type of solution had no significant effect on the surface roughness of specimens (P > 0.05). The results showed that Listerine alcohol-containing and alcohol-free mouthwashes had no significant effect on the surface roughness of the tested bulk-fill composite resins and no significant difference with each other in this respect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Research NotesMême sujetDental materials and restorationsTravaux en français237 207