Influência da espessura, opacidade e cor na fotopolimerização de três resinas compostas
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos: Avaliar com o radiómetro CheckUp (BlueLight Analytics, Canada) se a intensidade de luz azul medida na base de uma resina composta Filtek Universal (3M, Alemanha) durante a polimerização de 20s com um fotopolimerizador LED, nas espessuras de 0,5, 1 e 2 mm, e nos cromas A1, A2 e A3, atinge o valor mínimo de 300 mW/cm2. Avaliámos também, se a intensidade de luz que atravessa a resina composta Filtek Universal nas mesmas condições, é suficiente para gerar um aumento de temperatura na polpa superior a 5,5ºC. Materiais e métodos : Para a confeção das 90 amostras, a resina composta Filtek Supreme (3M, Alemanha) foi colocada no Porcelain Sampler, previamente calibrado com a espessura pretendida, e compactada. A resina composta foi polimerizada com um fotopolimerizador Elipar DeepCure-L (3M, Alemanha), com uma incidência de aproximadamente 1300 mW/cm2 através de um vidro por 20s. Foram etiquetadas e guardada em caixas petri para posterior análise. Posteriormente foi colocada no radiómetro CheckUp e foi polimerizada com o fotopolimerizador Elipar DeepCure-S (3M, Alemanha) por 20 s. Resultados : A intensidade máxima registada foi de 723 mW/cm2, e a mínima foi de 133 mW/cm2. A intensidade média total da experiência foi de 399 mW/cm2. O máximo de tempo necessário para que ocorra dano pulpar foi de 135s. O tempo mínimo foi de 25s, A média de tempo necessário para dano pulpar foi de 60s. Conclusão : Independentemente da cor da resina composta, restaurações de 0,5, 1 ou 2 mm de espessura fotopolimerizadas durante 20s não receberam uma incidência superior a 300 mW/cm2, na base da restauração. Quanto ao possível dano pulpar, para os incrementos estudados, nenhuma amostra apresentou tempos inferiores aos 20s, não existindo alterações significativas na temperatura ao fim de 20s de polimerização com uma luz azul nas condições estudadas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».