Estudo da microdureza do esmalte bovino submetido ao tratamento clareador ativado por diferentes fontes de luz
Bibliographic record
Abstract
A técnica de clareamento em consultório com peróxido de hidrogênio em forma de gel, pode ter seu tempo clínico diminuído após exposição a diferentes fontes de luz. Este trabalho avaliou a ação de diferentes fontes de luz na microdureza do esmalte dentário bovino, submetido a clareamento com peróxido de hidrogênio à 35% (Opalescence® XTRA). Foram utilizadas 20 coroas de incisivos, seccionadas em quatro fragmentos e incluídos em resina acrílica. Posteriormente, foi realizado o aplainamento da superfície. As amostras foram divididas em quatro grupos de estudo: laser de diodo (grupo A), LED (grupo B), sem ativação por luz/ controle (grupo C) e laser de Nd:YAG (grupo D). A leitura da microdureza das amostras foi realizada antes e após o tratamento clareador, obtendo-se assim a 1ª e 2ª leituras, respectivamente. Em seguida, as amostras foram armazenadas em saliva artificial por 14 dias à ±37°C, sendo tomada uma 3ª leitura da microdureza após esse período. A análise estatística ANOVA e o teste de Tukey revelaram diferença estatística entre a 1ª e 2ª leitura, nos quatro grupos estudados. Os grupos A, B e C mostraram diferença significativa entre a 1ª e 3ª leitura, com exceção do grupo D. Concluiu-se que o tratamento realizado sem ativação por luz ou com LED, levou a mesma alteração da microdureza do esmalte. O laser de diodo alterou a dureza da superfície de esmalte sem recuperação da microdureza após 14 dias. No grupo do Nd:YAG houve aumento da microdureza da superfície após o período de armazenamento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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".