Effect of Nanoparticles Reinforcement on Mechanical Properties of Polycarbonate Resin - A Systematic Review and Meta-Analysis of In vitro Studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Incorporation of nanoparticles but to the polymers may improve the mechanical properties. This systematic review aimed to analyze the effect of nanoparticles reinforcement on mechanical properties of non-metallic clasp retained denture polycarbonate resin. The systematic review followed PRISMA guidelines and the population, intervention, comparison, outcome (PICO) question was 'What is the effect of nanoparticles reinforcement on flexural strength, impact strength, tensile strength, and surface hardness of polycarbonate resin?''. DATA SOURCES: The published literatures were searched in Google scholar, PubMed, Scopus, Embase, Web of Science, Cochrane, Science Direct and ProQuest till 31 December 2024. Risk of bias analysis was done using Joanna Briggs Institute critical for non-randomized experimental studies and the meta-analysis was conducted using Newcastle Ottawa Scale. After applying the selection criteria, 22 in vitro studies were thoroughly assessed. SELECTED STUDIES: Published literature from eleven in-vitro studies were eligible for systematic review and three studies were eligible for meta-analysis. STUDY INFERENCES: There was an insignificant difference in surface hardness and significant difference found in flexural strength, impact strength, tensile strength after nanoparticle reinforcement ( P = 0.24; MD: 1.75; 95% confidence interval -4.62-8.15; I2 = 100%, P < 0.00001), impact strength ( P = 0.06; MD: 2.22; 95% confidence interval -2.89-7.32; I2 = 99%, P < 0.00001), tensile strength ( P = 0.20; MD: 3.63; 95% confidence interval -8.85-16.11; I2 = 100%, P < 0.00001), surface roughness ( P = 0.27; MD: 1.22; 95% confidence interval -1.43-3.86; I2 = 0%, P > 0.0001). CONCLUSION: The literature based evidenced showed that nanoparticle reinforcement showed changes in flexural strength, impact strength and tensile strength of polycarbonate resin.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».