Síntese e caracterização de partículas de fosfato de cálcio funcionalizadas com TEGDMA e sua aplicação no desenvolvimento de materiais resinosos remineralizadores
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Abstract
Rodrigues M. Síntese e caracterização de partículas de fosfato de cálcio funcionalizadas com TEGDMA e sua aplicação no desenvolvimento de materiais resinosos remineralizadores [tese] São Paulo: Faculdade de Odontologia da USP; 2014.Versão Original.Os objetivos deste trabalho foram : 1) sintetizar e caracterizar partículas de fosfato dicálcico di-hidratado (DCPD) funcionalizadas com dimetacrilato de trietileno glicol (TEGDMA), com o propósito de reduzir a aglomeração e melhorar a interação entre as partículas e a matriz orgânica dos materiais resinosos e 2) avaliar o efeito da adição de partículas funcionalizadas em uma matriz resinosa em relação a liberação de íons, propriedades ópticas, grau de conversão, propriedades mecânicas e microestrutura do material.Na primeira etapa do trabalho foram sintetizadas pelo método sol-gel dois tipos partículas de DCPD: funcionalizadas e puras.Além dessas, caracterizou-se nesta etapa partículas comerciais do mesmo composto.As partículas foram caracterizadas por difração de raio X (DRX), espectroscopia no infravermelho com transformada de Fourier (FTIR), análise elementar, análise termogravimétrica (TGA), isortermas de adsorção de nitrogênio e método BET, microscopia eletrônica de transmissão e espalhamento de luz dinâmico (DLS).Na segunda etapa do trabalho, um novo lote de partículas funcionalizadas foi sintetizado, e como controle, sintetizouse partículas não funcionalizadas.Quatro materiais resinosos foram formulados, um deles contendo apenas BisGMA e TEGDMA (1:1 em mols) e os demais contendo, além da matriz resinosa, 20% (em volume) de partículas funcionalizadas, partículas não funcionalizadas ou sílica coloidal silanizada.Os materiais foram avaliados quanto à liberação de íons, propriedades ópticas (transmitância total e ΔE em relação à resina sem carga), grau de conversão (GC), resistência à flexão biaxial (RFB), módulo de elasticidade e análise microestrutural.Os dados foram submetidos à análise de variância (ANOVA), complementada pelo teste de Tukey, com nível de significância de 5 %.A composição das partículas foi confirmada por DRX e a funcionalização das mesmas foi confirmada pelas análises de FTIR, análise elementar e TGA.As partículas funcionalizadas apresentaram área superficial até 3 vezes maior quando comparadas às partículas puras e comerciais.Esses dados foram confirmados pela análise de DLS, que encontrou aglomerados maiores para as partículas dos compostos puro e comercial.Na segunda etapa do estudo, observou-se que a funcionalização das partículas não afetou a liberação de íons Ca 2+ dos materiais bioativos; entretanto, a liberação de íons HPO4 2-foi 51% menor para o material contendo partículas funcionalizadas.Todos os materiais apresentaram GC semelhantes.O compósito com sílica apresentou valores de transmitância significantemente menores e ΔE superior ao obtido para os demais materiais.A funcionalização das partículas aumentou a RFB em 32%, porém ainda inferior à do compósito com sílica.A funcionalização não afetou o módulo de elasticidade dos materiais.A síntese de partículas de DCPD funcionalizadas com TEGDMA foi realizada com êxito.O monômero funcionalizante contribuiu para a diminuição do tamanho dos aglomerados.Além disso, a funcionalização favoreceu a interação entre as partículas de DCPD e a matriz orgânica dos materiais, evidenciado pelo aumento no valor de resistência à flexão, sem redução substancial na liberação de íons cálcio do material.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".