Chelating and antibacterial properties of chitosan nanoparticles on dentin
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The use of chitosan nanoparticles (CNPs) in endodontics is of interest due to their antibiofilm properties. This study was to investigate the ability of bioactive CNPs to remove the smear layer and inhibit bacterial recolonization on dentin. MATERIALS AND METHODS: One hundred bovine dentin sections were divided into five groups (n = 20 per group) according to the treatment. The irrigating solutions used were 2.5% sodium hypochlorite (NaOCl) for 20 min, 17% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) for 3 min and 1.29 mg/mL CNPs for 3 min. The samples were irrigated with either distilled water (control), NaOCl, NaOCl-EDTA, NaOCl-EDTA-CNPs or NaOCl-CNPs. After the treatment, half of the samples (n = 50) were used to assess the chelating effect of the solutions using portable scanning electronic microscopy, while the other half (n = 50) were infected intra-orally to examine the post-treatment bacterial biofilm forming capacity. The biovolume and cellular viability of the biofilms were analysed under confocal laser scanning microscopy. The Kappa test was performed for examiner calibration, and the non-parametric Kruskal-Wallis and Dunn tests (p < 0.05) were used for comparisons among the groups. RESULTS: The smear layer was significantly reduced in all of the groups except the control and NaOCl groups (p < 0.05). The CNPs-treated samples were able to resist biofilm formation significantly better than other treatment groups (p < 0.05). CONCLUSIONS: CNPs could be used as a final irrigant during root canal treatment with the dual benefit of removing the smear layer and inhibiting bacterial recolonization on root dentin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».