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Enregistrement W2369755848

Effect of Superhydrophobic Titanium Surface on Initial Salivary Pellicle Acquisition and Oral Biofilm Formation

2015· dissertation· en· W2369755848 sur OpenAlexfundno aff
Eugene Chung

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Dentistry, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésBiofilmWettingColonizationPeri-implantitisTitaniumAbutmentDental implantScanning electron microscopeContact angleMicrobiologyMaterials scienceImplantChemistryDentistryBacteriaBiologyMedicineComposite materialMetallurgy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colonization by oral microorganisms on dental abutment surfaces can result in inflammatory reactions such as peri-implantitis creating patient discomfort that may ultimately jeopardize the long-term prognosis of the dental implant. Previous studies have shown that superhydrophobic surfaces reduced bacterial colonization and subsequent biofilm formation. The aim of this study was to investigate the influence of superhydrophobic modified titanium (SH-Ti) surface on salivary pellicle acquisition and development of a multi-species oral biofilm. Our results showed that SH-Ti substrates significantly reduced the volume of salivary pellicle. Surprisingly, superhydrophobicity did not prevent biofilm formation. In fact, live cells were observed in higher numbers in 72-h-old biofilm on SH-Ti substrates in comparison with non-treated titanium surfaces. In contrast, dead cells were found in lower numbers on SH-Ti vs. non-treated surfaces under the same growth conditions. Scanning electron microscopy confirmed that SH-Ti surfaces increased bacterial colonization preferentially in the micro-topographical crevices. In conclusion, our results indicate that modification of surface wettability may affect the biological response at the implant to bone or implant to soft tissue interface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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