VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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Selecting optimal sites for intervention in a spatial region: a discrete optimization problem in geoscience
Dr. Dirk Rooseoct.. 16
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Discrete spatial optimization heuristic to select intervention sites: Case study of deforestation in Manicaragua, Cuba
Grethell Castillo Reyesoct.. 16
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Workflow for effective integration of community detection algorithms in brain network analysis
Jorge Gulín Gonzálezoct.. 16
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Algoritmo Híbrido Metaheurístico para Generación de Funciones Booleanas Criptográficamente Robustas
Oristela Cuellar Justizoct.. 16
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Evaluación de modelos de series temporales para la predicción del flujo de tránsito aéreo
Laritza Asán Caballerooct.. 16
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Matemática Computacional para la gasificación Downdraft: modelo, simulación y optimización de biomasa
Elbis D´Espaux Sheltonoct.. 16
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Una visión general sobre la cienciometría y la evaluación de la ciencia
Dr.C Yunwei Chenoct.. 16
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Modelo computacional de analítica de datos con Power BI para la identificación de patrones delictivos contra la propiedad en la Zona 1 del Ecuador
Andrés Roberto León Yacelgaoct.. 16
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín Zambranooct.. 16
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo Sandovaloct.. 16
La investigación se centró en diseñar un modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos. El objetivo fue desarrollar un sistema que permita analizar cómo la incorporación de nanopartículas mejora la resistencia, durabilidad y biocompatibilidad de los empastes de resina. La intervención se realizó en un estudio de caso con 50 pacientes en una clínica odontológica universitaria durante 6 meses, en los cuales se aplicaron empastes con diferentes concentraciones de nanopartículas en resinas compuestas, comparándolos con empastes tradicionales. El modelo computacional fue validado a través de análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de resistencia mecánica, además de evaluar la biocompatibilidad mediante análisis histopatológico en modelos in vitro. Los resultados demostraron que los empastes con nanopartículas mostraron mejoras estadísticamente significativas en resistencia a la fractura (p < 0.01) y biocompatibilidad, en comparación con los empastes tradicionales. Las conclusiones indican que la incorporación de nanopartículas en los empastes de resina puede revolucionar los tratamientos odontológicos, ofreciendo mayores ventajas en durabilidad y seguridad. Aunque los resultados son prometedores, se recomienda ampliar estudios clínicos con mayores muestras y diferentes concentraciones para optimizar su aplicación. En definitiva, este estudio confirma el potencial de las nanopartículas para mejorar la calidad de los restaurados odontológicos y su longevidad en pacientes.