Effects of Photodynamic Therapy on Clinical and Gingival Crevicular Fluid Inflammatory Biomarkers in Chronic Periodontitis: A Split‐Mouth Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited clinical experiments addressing the effects of photodynamic therapy (PDT) as an adjunct to conventional scaling and root planing (SRP) on clinical and biologic features of periodontitis. This trial compares the clinical parameters and cytokine profiles in gingival crevicular fluid of patients with moderate-to-severe chronic periodontitis (CP) who have been treated using SRP alone or SRP + PDT. METHODS: Twenty-two patients with two contralateral teeth affected with moderate-to-severe CP were selected. After SRP, the participants' teeth were randomized to receive either no further treatment or a single application of PDT using a 638-nm laser and toluidine blue. Although the change in probing depth was the primary outcome, bleeding on probing, clinical attachment level, gingival recession, interleukin-1β, tumor necrosis factor (TNF)-α, and matrix metalloproteinase 8 and 9 were also evaluated at baseline and 3 months postintervention. An oral rinse assay was also performed to determine the total levels of oral polymorphonuclear cells (PMNs) before and 3 months after the treatments. RESULTS: Within each group, significant improvements (P <0.001) were found for all variables in 3-month follow-up compared with baseline. Only TNF-α was significantly improved in the PDT + SRP versus SRP group. Total levels of PMNs were reduced for all patients compared with baseline levels (P <0.001). CONCLUSION: In patients with CP, a single application of PDT (using a 638-nm laser and toluidine blue) did not provide any additional benefit to SRP in terms of clinical parameters or inflammatory markers 3 months following the intervention.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».