VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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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 YacelgaHecho
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalHecho
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaHecho
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoHecho
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Sistema de información decisional sobre la carga de entrenamiento en el control médico deportivo
Jonathan González PierasHecho
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Modelo predictivo basado en redes neuronales para evaluar la eficacia del láser de baja intensidad en tratamientos de ortodoncia
Verónica Viviana Benavides MorilloHecho
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Aplicación de modelos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en cirugía oral con tecnología láser: revisión bibliográfica
Kahita Paola Paca ZhingreHecho
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Empleo de DTW como medida de distancia en datos obtenidos desde Smartphone
Arlety Leticia GarcíaHecho
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalHecho
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Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero TobarHecho
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.