Influência de características de equipamentos fotoativadores e tempos de fotoativação na polimerização de resinas compostas bulk fill
Bibliographic record
Abstract
Versão Corrigida.Os equipamentos fotoativadores apresentam diferentes características e elas podem influenciar na polimerização de restaurações em resina composta.O objetivo desse estudo foi avaliar as características de quatro equipamentos fotoativadores e verificar sua influência na polimerização de duas resinas compostas bulk fill.Os equipamentos fotoativadores Bluephase 20i (Ivoclar Vivadent), Celalux 3 (Voco), Elipar DeepCure-S (3M ESPE) e Valo Grand (Ultradent) foram avaliados quanto ao diâmetro da ponteira, à potência, à irradiância, ao espectro de emissão e ao perfil do feixe de luz, e utilizados na fotoativação das resinas compostas Filtek Bulk Fill Posterior Restorative -A2 (3M ESPE) e Tetric EvoCeram Bulk Fill -IVA (Ivoclar Vivadent).Matrizes de Delrin® brancas foram utilizadas para confecção de espécimes de 12 mm de diâmetro e 4 mm de espessura, sendo a dureza nas superfícies de topo e fundo desses espécimes avaliadas com 97 endentações por superfície, no centro e em todas as direções.Uma matriz de dente foi confeccionada para a avaliação da dureza transversal de restaurações de 12 mm de largura e 4 mm de profundidade, sendo feitas endentações no centro e nas regiões mesial e distal (4,5 mm do centro), a cada 0,5 mm de profundidade.Após os ensaios de microdureza, os espécimes foram imersos em Tetrahidrofurano por 24 horas.A transmissão de luz através dos espécimes também foi avaliada.Os dados obtidos foram analisados estatisticamente com testes de ANOVA e Tukey, com nível de significância de 5%, e teste t.Os valores de dureza mensurados nos espécimes confeccionados com auxilio das matrizes de Delrin® mostram que os fatores resina composta e superfície mensurada exercem influência sobre os resultados (p<0,05).A interação entre o fator equipamento fotoativador e a região das endentações também influenciou os resultados, sendo que o uso do Valo Grand não resultou em diferenças estatisticamente significantes entre os valores mensurados no centro e na região externa (p≥0,05).Quando o Celalux 3 foi utilizado, houve diferença estatisticamente significante entre os valores obtidos nas regiões central e externa (p<0,05).Os resultados de dureza mensurados nos espécimes confeccionados com a matriz feita com uso de dente humano mostraram diferenças estatisticamente significantes entre 10 e 20 segundos de fotoativação (p<0,05).O fator resina composta também exerceu influência sobre os resultados.Houve diferença estatisticamente significante entre o centro e as regiões mesial e distal quando todos os equipamentos fotoativadores foram utilizados (p<0,05).Também foi observada diferença estatisticamente significante entre os valores obtidos nas caixas mesial e distal dos espécimes (p<0,05).Os resultados de transmissão de luz mostraram que pouca luz violeta chega ao fundo dos espécimes e a posição e o tamanho da ponteira dos equipamentos fotoativadores influenciam na irradiância da luz que chega no fundo das caixas proximais de restaurações MOD.Os equipamentos fotoativadores apresentaram diferenças, sendo que elas, associadas à diferentes protocolos de fotoativação, influenciaram na dureza de restaurações confeccionadas com resinas compostas bulk fill.
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".