<b>Probiotics as oral health biotherapeutics</b>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Oral health is affected by its resident microorganisms. Three prominent oral disorders are dental caries, gingivitis and periodontitis, with the oral microbiota playing a key role in the initiation/progression of all three. Understanding the microbiota and the diseases they may cause is critical to the development of new therapeutics. This review is focused on probiotics for the prevention and/or treatment of oral diseases. AREAS COVERED: This review describes the oral ecosystem and its correlation with oral health/disease. The pathogenesis and current prevention/treatment strategies of periodontal diseases (PD) and dental caries (DC) are depicted. An introduction of probiotics is followed by an analysis of their role in PD and DC, and their potential role(s) in oral health. Finally, a discussion ensues on the future research directions and limitations of probiotics for oral health. EXPERT OPINION: An effective oral probiotic formulation should contribute to the prevention/treatment of microbial diseases of the oral cavity. Understanding the oral microbiota's role in oral disease is important for the development of a therapeutic to prevent/treat dental diseases. However, investigations into clinical efficacy, delivery/dose optimization, mechanism(s) of action and other related parameters are yet to be fully explored. Keeping this in mind, investigations into oral probiotic therapies are proving promising.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».