Decontamination of titanium implants using physical methods
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Current decontamination methods of titanium (Ti) implant present limited success in achieving predictable re-osseointegration. We hypothesized that even though these techniques could be useful in elimination of bacteria, they might be unsuccessful in removing organic contaminants and restoring the original surface composition. The aim of this study was to assess the effect of four decontamination methods on the surface chemistry and bacterial load of biofilm-contaminated implant surfaces in order to improve implant surface decontamination. MATERIAL AND METHODS: The ability of clinically available methods such as metal and plastic curettes, Ti brushes and Er: YAG laser to decontaminate Ti implant surfaces was assessed. Surface morphology, chemical composition and properties of machined Ti discs (Ø 5.0 and 1.0 mm thick) were analysed before and after oral biofilm contamination using scanning electron microscope and X-ray photoelectron spectroscopy. The presence and viability of bacteria were evaluated with live-dead assays. RESULTS: Biofilm contamination created an organic layer rich in hydrocarbons and bacteria that covered entirely the Ti surfaces. This organic layer has tightly adhered to Ti surfaces and could not be completely removed with any of the methods assessed. Ti brushes achieved greater elimination of organic contaminants and bacteria than curettes and Er: YAG laser; however, none of them was able to restore the original surface chemistry. Alternatively, Er: YAG laser-treated surfaces showed the lowest live-to-dead bacterial ratio. CONCLUSIONS: Ti brushes were more effective than curettes (metal or plastic) and Er: YAG laser in decontaminating Ti implant surfaces, although none of these techniques was able to completely eliminate surface contamination. Er: YAG laser was more effective than curettes and Ti brushes in killing the biofilm bacteria.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».