Transmission of Periodontopathic Bacteria from Natural Teeth to Implants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prevention of peri-implantitis is essential for the success of implant rehabilitation. Infection by periodontopathic bacteria is a major cause of peri-implantitis. The aim of the present study was to identify the source of peri-implant colonization by periodontopathic bacteria. MATERIALS AND METHODS: Twenty-one patients with implants were enrolled in the study. Subgingival plaque samples from the adjacent, occluding, and contralateral natural teeth were collected prior to second-stage surgery. Samples from implant sulci were then obtained 2 weeks later. Detection of periodontopathic bacteria was performed by the polymerase chain reaction. RESULTS: The detection rates for Aggregatibacter actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, Porphyromonas gingivalis, Treponema denticola, Tannerella forsythia, and Fusobacterium nucleatum in all subgingival samples from natural teeth were similar to that in the peri-implant sulci. Multiple logistic regression analysis revealed an association between the detection of A. actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, Porphyromonas gingivalis, Treponema denticola, and F. nucleatum in the gingival crevices of adjacent teeth and that of the peri-implant sulcus, but no association for Tannerella forsythia. CONCLUSIONS: The present findings suggest that colonization by A. actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, Porphyromonas gingivalis, Treponema denticola, and F. nucleatum at the implant sulcus was affected by these microorganisms in the gingival crevice of adjacent teeth rather than those on occluding and contralateral teeth.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».