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Enregistrement W4415832800 · doi:10.1016/j.identj.2025.105193

Pµsl Fabricates Ultra-Thin And Tough Zirconia Veneers

2025· article· en· W4415832800 sur OpenAlexaff
Xiang Wang, Yuchun Sun, Chen Yang, Yanru Shen

Notice bibliographique

RevueInternational Dental Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCubic zirconiaSlurryMicrostructureCuring (chemistry)Dental porcelainLithium disilicate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the feasibility of PµSL technology in fabricating ultra-thin (80 μm) zirconia veneers, optimizing printing parameters for enhanced precision, mechanical strength, and clinical applicability, while minimizing tooth preparation. A PµSL system with oxygen-permeable films was employed to mitigate light scattering and improve curing accuracy. Zirconia slurry (80 wt%) was used, with parameters optimized (exposure intensity: 50 mW/cm², layer thickness: 20 μm). Post-processing included debinding and sintering. Comparative analyses with CNC-milled veneers (500 μm) assessed accuracy, marginal fit, and mechanical performance. PµSL-produced 80 μm thick zirconia veneers achieved superior accuracy (RMS: 20.4 ± 1.3 μm vs. 31.8 ± 2.2 μm for milled) and marginal fit (27.28 ± 6.22 μm vs. 72.80 ± 46.59 μm). Compression tests showed comparable strength (31.2 ± 2.6 N vs. 34.9 ± 4.7 N for 500 μm milled lithium disilicate veneers). Sintered zirconia exhibited uniform microstructure (grain size: ∼0.55 μm) and high density. PµSL enables high-precision, ultra-thin zirconia veneers with clinical-grade mechanical properties, reducing tooth preparation and enhancing biocompatibility. This technology offers a minimally invasive solution for aesthetic and functional dental restoration.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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