Método neutrosófico para la evaluación de la eficacia adhesiva de los Sistemas de Doble Interacción y Resinas Compuestas en restauraciones indirectas

Contenido principal del artículo

Sarha Estefanía Boada Gavilánez
Elvia María Paucar Cepeda
María de los Ángeles Salinas Arcos
Dayana Lisbeth Saavedra Naranjo

Resumen

Las restauraciones indirectas, como coronas, puentes e inlays, son esenciales en la restauración dental, permitiendo la recuperación de dientes con caries extensas o fracturas. La adhesión efectiva entre la restauración y el tejido dentinario es fundamental para la durabilidad de estos procedimientos. En este contexto, se han destacado dos métodos adhesivos: el Sello Dentinario Inmediato (SDI) y el Resin Coating (RC), que han mejorado significativamente la adhesión dentinaria. El SDI se aplica inmediatamente después de la preparación dental, sellando los túbulos dentinarios expuestos y formando una capa híbrida protectora que potencia la adhesión de la restauración. Por su parte, el RC se realiza tras la impresión, aplicando una capa de resina adhesiva que optimiza el sellado marginal y la estabilidad adhesiva. Este estudio tiene como objetivo implementar un método neutrosófico para evaluar la eficacia adhesiva de estos sistemas de doble interacción y resinas compuestas en restauraciones indirectas. Al integrar un enfoque neutrosófico, se busca proporcionar una perspectiva diferente y precisa de la adhesión dental, contribuyendo a la mejora continua de las prácticas restaurativas en odontología.  

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Cómo citar
Método neutrosófico para la evaluación de la eficacia adhesiva de los Sistemas de Doble Interacción y Resinas Compuestas en restauraciones indirectas. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 419-428. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/827
Sección
Articulos

Cómo citar

Método neutrosófico para la evaluación de la eficacia adhesiva de los Sistemas de Doble Interacción y Resinas Compuestas en restauraciones indirectas. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 419-428. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/827