Short communication: Stem Cells for Periodontal Tissue Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Periodontal disease is an inflammatory condition that causes pathological alterations in the periodontium, potentially leading to tooth loss [1]. In the world, 35% of adults in the population suffer from moderate periodontal disease, while up to 15 % were affected by a more severe form at some stage of their life [2, 3].The periodontium has always proved to be one of the structures with inherent regenerative capacities. It gives rise to osteoblasts, periodontal ligament (PDL) fibroblasts, and cementoblasts[4]. However, the periodontium – which includes the periodontal ligament, root cementum, alveolar bone and gingiva has a limited ability to regenerate once damaged [4]. For decades, periodontists have sought to repair the damage from periodontitis and to achieve regeneration through a variety of non-surgical procedures and surgical procedures that include root surface conditioning, bone graft placement, guided tissue regeneration and the application of growth factors [5-7]. However, current procedures allow the periodontal tissue to be repaired rather than regenerated with some approaches showing some limited unpredictable regenerative outcome [8-12]. Recent advances in tissue engineering and stem cell biology have paved the way to develop novel approaches in the regenerative periodontal therapy or to supplement existing treatment modalities for periodontal disease.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,028 |
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 ».