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Enregistrement W2118116802 · doi:10.1111/j.1708-8208.2010.00309.x

Gene Expression of Inflammation and Bone Healing in Peri‐Implant Crevicular Fluid after Placement and Loading of Dental Implants. A Kinetic Clinical Pilot Study Using Quantitative Real‐Time PCR

2010· article· en· W2118116802 sur OpenAlexvenueno aff
Christer Slotte, Maria Lennerås, Catharina Göthberg, Felicia Suska, Neven Zoric, Peter Thomsen, Ulf Nannmark

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVINNOVA
Mots-clésImplantOsteocalcinDentistryAlkaline phosphataseOsseointegrationMedicineDental implantClinical significanceReal-time polymerase chain reactionSurgeryBiologyInternal medicineGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Early detection of healing complications after placement of dental implants is a pressing but elusive goal. This paper proposes a non-invasive diagnostic tool for monitoring healing- and peri-implant disease specific genes, complementary to clinical evaluations. MATERIAL AND METHODS: Eighteen partially edentulous patients were recruited to this pilot study. Three Brånemark TiUnite® implants/patient (Nobel Biocare) were placed in a one-stage procedure. Abutments with smooth or rough (TiUnite®) surface were placed. The test group (n = 9) received fixed bridges (immediate loading), whereas the control group (n = 9) implants were loaded 3 months after surgery. In addition to clinical measurements, crevicular fluid was collected using paper strips at the implant abutments 2, 14, 28, and 90 days postoperative. mRNA was extracted, purified, and converted to cDNA. Quantitative PCR assays for IL-1β, TNF-α, Osteocalcin (OC), Alkaline Phosphatase (ALP), Cathepsin K, Tartrate Resistant Acid Phosphatase, and 18S ribosomal RNA were designed and validated. Relative gene expression levels were calculated. RESULTS: One implant was lost in the control group and three in the test group. In one test patient, one implant showed lowered stability after 2 to 4 weeks and was unloaded. Later implant stability improved which allowed for loading after 3 to 4 months. TNF-α and ALP most commonly showed correlation with clinical parameters followed by IL-1β and OC. The strongest correlation was found for TNF-α with clinical complications at 2 and 14 days (p = .01/r = -048, and p = .0004/r = -0.56, respectively; test and control groups together). In some cases, gene expression predicted clinical complications (TNF-α, ALP, CK). CONCLUSION: This study is based on samples from few individuals; still, some genes showed correlation with clinical findings. Further studies are needed to refine and optimize the sampling process, to find the appropriate panel, and to validate gene expression for monitoring implant healing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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