Impacto do agente adesivo na resistência de união de cerâmicas vítreas tratadas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a necessidade de aplicação de adesivos na cimentação de cerâmicas vítreas, considerando sua influência na resistência de união e confiabilidade do procedimento clínico. Métodos: Revisão sistemática conduzida a partir da análise de estudos laboratoriais in vitro, localizados por meio de buscas em seis bases de dados científicas. Foram aplicados critérios de inclusão e exclusão previamente definidos, com foco em estudos que comparassem protocolos com e sem aplicação de adesivo após o condicionamento com ácido fluorídrico e silano. No total, 18 estudos foram selecionados para compor a amostra da presente revisão. Resultados: Observou-se que, em sua maioria, os estudos não demonstraram vantagens significativas na aplicação de adesivo quanto à resistência de união das cerâmicas vítreas aos cimentos resinosos. Alguns trabalhos indicaram, inclusive, prejuízos ao desempenho mecânico, como a diminuição da resistência à carga. O protocolo com ácido fluorídrico seguido de silano mostrou-se suficiente para garantir uma adesão eficaz e durável. Considerações finais: A aplicação de adesivo não se mostrou necessária na cimentação de cerâmicas vítreas, sendo recomendada a sua exclusão do protocolo clínico com intuito de otimizar o tempo operatório e reduzir etapas sem comprometer a qualidade da adesão.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".