Cannabis Sativa Smoke Inhalation Decreases Bone Filling Around Titanium Implants: A Histomorphometric Study in Rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although the harmful effect of tobacco smoking on titanium implants has been documented, no studies have investigated the effects of cannabis sativa (marijuana) smoking. Thus, this study investigated whether marijuana smoke influences bone healing around titanium implants. MATERIALS: Thirty Wistar rats were used. After anesthesia, the tibiae surface was exposed and 1 screw-shaped titanium implant was placed bilaterally. The animals were randomly assigned to one of the following groups: control (n = 15) and marijuana smoke inhalation (MSI) 8 min/d (n = 15). Urine samples were obtained to detect the presence of tetra-hidro-cannabinoid. After 60 days, the animals were killed. The degree of bone-to-implant contact and the bone area within the limits of the threads of the implant were measured in the cortical (zone A) and cancellous bone (zone B). RESULTS: Tetra-hidro-cannabinoid in urine was positive only for the rats of MSI group. Intergroup analysis did not indicate differences in zone A-cortical bone (P > 0.01), however, a negative effect of marijuana smoke (MSI group) was observed in zone B-cancellous bone for bone-to-implant contact and bone area (Student's t test, P < 0.01) values. CONCLUSIONS: Considering the limitations of the present study, the deleterious impact of cannabis sativa smoke on bone healing may represent a new concern for implant success/failure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».