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Enregistrement W4415147246 · doi:10.1002/jemt.70083

Comparative Evaluation of Alumina, Hydroxyapatite, and Their Combination for Dental Enamel Cavity Cutting in an Air Abrasion System: An In Vitro <scp>SEM</scp> Study

2025· article· en· W4415147246 sur OpenAlexaff
Saqib Ali, Ahmed Talal, Imran Farooq

Notice bibliographique

RevueMicroscopy Research and Technique · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnamel paintAbrasion (mechanical)MolarScanning electron microscopeAbrasiveOral cavity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental air abrasion is a minimally invasive technique using abrasive particles to remove carious tooth structure. Alumina particles, commonly preferred due to their cutting efficiency, pose toxicity risks if inhaled. This study evaluated hydroxyapatite (HA) and an alumina + HA combination as alternatives to alumina for enamel cutting efficiency. Extracted human third molars with sound enamel (N = 30) were divided into three groups: (1) alumina 29 μm (control), (2) HA, and (3) alumina + HA. Morphological analysis of powders and cavity cutting performance were assessed using scanning electron microscopy (SEM). Alumina particles were coarse and angular, HA particles were rounded, and alumina + HA showed mixed morphology on SEM analysis. Cavity cutting results showed alumina produced the deepest cavities (mean: 2.5 mm), followed by alumina + HA (mean: 2.12 mm) and HA alone (mean: 0.75 mm). Statistically significant differences were detected between alumina and HA (p = 0.0003) and alumina + HA and HA (p = 0.008), but no significant differences between alumina and alumina + HA (p > 0.99) were observed. SEM analysis of the shape of the cavities revealed cylindrical shapes for alumina and alumina + HA groups and conical shapes for the HA group. The alumina + HA combination demonstrated effective enamel cutting efficiency while the presence of HA could be potentially useful for remineralization, presenting a safer alternative to pure alumina. Further in vivo studies are recommended to validate these findings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations0
Publié2025
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