Platelet‐Rich Plasma: A Study of the Variables that May Influence Its Effect on Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, the use of platelet-rich plasma in bone regeneration is a real option, although more than one opinion has alerted us to the absence of clinical benefits. PURPOSE: Analysis of the factors able to modify the characteristics of the platelet preparation obtained by Curasan, Plasma Rich in Growth Factors (PRGF), Platelet Concentrate Collection System (PCCS) and SmartPrep systems, relating them to the type of clinical application and the final bone regeneration achieved. MATERIALS AND METHODS: A search was conducted in PubMed using the keywords "platelet-rich plasma," "PRP," "platelet rich growth factors," and "oral bone regeneration." Four widely accepted protocols for the obtention of PRP (above) were analyzed. Any clinical studies with controls, using the four preparation protocols and with a 4 to 6 weeks follow-up period were compared. The protocols were also grouped according to the type of PRP application: PRP-alone, with bone, or with bone substitutes. RESULTS: Bone regeneration was not achieved in any of the cases using PRP obtained by Curasan and PCCS systems, whereas PRP obtained by SmartPrep achieved it only in one in three published cases and PRGF in one in six. CONCLUSION: Based on the poor results observed in current literature, the use of PRP in oral surgery cannot be recommended.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».