Dental implant surface treatments may modulate cytokine secretion in <i>Porphyromonas</i> gingivalis‐stimulated human gingival fibroblasts: A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Peri-implantitis is an inflammation that affects dental implants and can lead to implant loss. The aim of this study was to analyze the in vitro effect of different implant surface treatments on cytokine production by human gingival fibroblasts (HGFs) stimulated or not with Porphyromonas gingivalis lipopolysaccharide (PgLPS). Six different titanium implants were tested: turned, sandblasted, anodized, acid-etched, TiO2-blasted/acid-etched, and grit-blasted/acid-etched. HGFs were seeded with each implant in a 6-well plate and assayed before LPS treatment (-LPS) or after 36 h of LPS (+LPS) treatment. Protein concentrations were measured using a Pierce bicinchoninic acid (BCA) assay and cytokine secretions were analyzed using a multiplex cytokine array. Scanning electron microscopy was performed for sterile implants and after cell attachment. Protein levels were consistent across all implants indicating that cell growth was uniform (p > 0.05). Sandblasted and turned surfaces significantly increased the secretion of interleukin (IL)-6, -8, -10, MCP-1 and VEGF (p < 0.05) when compared with the other surfaces. PgLPS stimulus increased cytokine secretion in all tested surfaces. In conclusion, different implant surfaces had various effects on HGFs' cytokine secretion. The findings may provide insights into the progression of peri-implantitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».