Evaluation of a model for induction of periodontal disease in dogs
Notice bibliographique
Résumé
There are several methods for inducing periodontal disease in animal models, being the bone defect one of the most reported. This study aimed to evaluate this model, through clinical, radiographic, tomographic and histological analyzes, thus providing standardized data for future regenerative works. Twelve dogs were subjected to the induction protocol. In a first surgical procedure, a mucoperiosteal flap was made on the buccal aspect of the right third and fourth premolars and a defect was produced exposing the furcation and mesial and distal roots, with dimensions: 5mm coronoapical, 5mm mesiodistal, and 3mm buccolingual. Periodontal ligament and cementum were curetted and the defect was filled with molding polyester, which was removed after 21 days on new surgical procedure. Clinical and radiographic examinations were performed after the two surgeries and before the collection of parts for dental tomography and histological analysis. All animals showed grade II furcation exposure in both teeth. Clinical attachment level increased after induction. Defect size did not change for coronoapical and buccolingual measurements, while mesiodistal size was significantly higher than at the time of defect production. Radiographic analysis showed decreased radiopacity and discontinuity of lamina dura in every tooth in the furcation area. The horizontal progression of the disease was evident in micro-computed tomography and defect content in the histological analysis. Therefore, it is concluded that this method promotes the induction of periodontal disease in dogs in a standardized way, thus being a good model for future work.
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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 | 0,001 | 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 ».