Effects of Nine Different Chewing-Gums and Lozenges on Salivary Flow Rate and pH
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine how salivary flow rate and pH vary with time during use of chewing-gums and lozenges. Twenty-four young adults collected unstimulated saliva and then, on different occasions, chewed one of six flavoured gums, or gum base, or sucked on one of two lozenges, for 20 min, during which time eight separate saliva samples were collected. Flow rate peaked during the 1st minute of stimulation with all nine products. With the lozenges, flow rate fell towards the unstimulated rate when the lozenges had dissolved. There were no significant differences in the flow rates elicited by cinnamon- or peppermint-flavoured gums or between sugar-containing or sugar-free gums. With the flavoured gums, the mean flow rate followed a power curve (r = -0.992) with time and within about 10 min was not significantly different from that when gum base was the stimulus. The initial stimulated flow rate with flavoured gums was about 10-12 times greater than the unstimulated rate (0.47 ml/min). After 20 min of chewing, it was still about 2.7 times that rate and about the same as the flow rate elicited by chewing-gum base alone. The pH of unstimulated saliva was about 6.95. With one gum containing about 1.5% organic acids, the salivary pH fell to a minimum of 6.18 in the 1st minute of stimulation, but then rose rapidly to a level above that in unstimulated saliva. With a sucrose-containing and a sucrose-free gum, the pH rose immediately on stimulation and then fell slightly with time to levels which were significantly above the pH of unstimulated saliva.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».