Tenascin‐C and Matrix Metalloproteinase‐9 Levels in Crevicular Fluid of Teeth and Implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of and interaction between bacterial infection and biomechanical impact in the development of peri-implant inflammatory processes is not clear. OBJECTIVE: To determine the amount and concentration of tenascin-C (TNC) in gingival crevicular fluid (GCF) around teeth and in peri-implant sulcus fluid from healthy implants and implants with peri-implantitis, and to correlate it with matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) levels. MATERIALS AND METHODS: Seven control individuals and 18 patients with 41 implants with/without peri-implantitis were included. GCF was collected with filter strips and volumes were measured with a Periotron device. The amount of serum albumin per sample was quantified by densitometric analysis of Coomassie-stained sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis. Relative activity of MMP-9 was determined from the densitometry of zymograms. Amounts and concentrations of TNC were evaluated by ELISA. RESULTS: Relative MMP-9 activity was increased in peri-implantitis. A tendency was observed to measure higher TNC concentrations at teeth than at implants. The amount of TNC in GCF collected from healthy implant sites and the peri-implantitis sites was significantly different. Based on immunoblotting, TNC in GCF seemed degraded. In contrast to TNC, MMP-9 was significantly related to the PD and the volume of GCF. CONCLUSION: TNC is known to be induced in inflammation. The increase found in peri-implantitis was less than expected. In the context of peri-implantitis, TNC might be a marker of bone remodelling rather than inflammation and infection. A possible proteolytic degradation of TNC during peri-implantitis needs to be studied.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».