Effects of Catalyst Bioproducts on In-Office Whitening: A Randomized, Split-mouth Clinical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare conventional hydrogen peroxide (H2O2) whitening therapy (CT) applied for 45 minutes with a test therapy (TT) containing H2O2 whitening gel and catalyst bioproducts applied for 15 minutes. METHODS: Thirty patients and their hemiarches were randomly divided into two groups: CT: application of 35% H2O2 three times for 15 minutes; test therapy (TT): based on the prior application of a polycaprolactone scaffold and the addition of 10 mg of peroxidase to the 35% whitening gel (3 drops of thickener, 9 drops of peroxide and 10 mg of peroxidase) for an exposure time of 15 minutes.The two treatments were carried out in three whitening sessions, 7 days apart. The chromatic change (ΔE00) and the bleaching index (ΔWID) were analyzed by spectrophotometry. Spontaneous sensitivity was assessed through a questionnaire, and thermal sensitivity was provoked through thermal stimuli after the three sessions and 14 days later. Esthetic self-perception was also measured using the Orofacial Esthetics Scale before and after each session. RESULTS: After the first session, CT exceeded TT in ΔE00 and ΔWID, whereas they were equal at the other time points. Greater intensity and occurrence of spontaneous sensitivity occurred in the first and second sessions with CT. The CT group experienced thermal sensitivity at higher temperatures than the TT group at all times analyzed. Esthetic self-perception was higher (66.6%) in the TT group. CONCLUSION: The test therapy can achieve the same whitening effect with less total exposure time and less tooth sensitivity than the conventional technique.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».