Effects of chitosan on dental bone repair
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Bone defects following tumor resection and osteolysis due to dental and bone lesions and periodentium tissue disorders are serious challenges. One of these materials used is chitosan, a derivative of crustaceans’ exoskeleton. The aim of this study was to assess effects of chitosan on socket repair after dental extraction. Methods: Twenty four dental sockets of 15-24 years old patients were visited by a maxillofacial surgeon for extracting premolar teeth for orthodontic purposes. The sockets in one side were filled-in by chitosan. In the other side, the sockets were left unfilled. After 10 weeks, periapical radiographs were obtained from the repair sites, were digitalized and then evaluated for densitometry using Adobe Photoshop Software. Each socket was divided into coronal, middle and apical. Dental density of each socket in case and control groups was recorded. The density of regenerated bone was compared against the maximum bone density of each individual. Wilcoxon signed range test and paired t-test were used for data analysis. Results: Bone density in middle and apical sections in case group was significantly more than control group. In apical section in case group regenerated bone reached up to 98.2% of normal bone density. In each patient, the bone density in epical and middle sections was increase 29.3% and 10.8% of normal bone density. Conclusions: Chitosan significantly increased bone density in epical and middle sections. Chitosan can be used for bone repair in cases of bone loss. Various densitometry studies for evaluating chitosan effects in different bone defects are suggested.
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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) | 0,002 | 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 ».