Natural graft tissues and synthetic biomaterials for periodontal and alveolar bone reconstructive applications: a review
Notice bibliographique
Résumé
Periodontal disease is categorized by the destruction of periodontal tissues. Over the years, there have been several clinical techniques and material options that been investigated for periodontal defect repair/regeneration. The development of improved biomaterials for periodontal tissue engineering has significantly improved the available treatment options and their clinical results. Bone replacement graft materials, barrier membranes, various growth factors and combination of these have been used. The available bone tissue replacement materials commonly used include autografts, allografts, xenografts and alloplasts. These graft materials mostly function as osteogenic, osteoinductive and/or osteoconductive scaffolds. Polymers (natural and synthetic) are more widely used as a barrier material in guided tissue regeneration (GTR) and guided bone regeneration (GBR) applications. They work on the principle of epithelial cell exclusion to allow periodontal ligament and alveolar bone cells to repopulate the defect before the normally faster epithelial cells. However, in an attempt to overcome complications related to the epithelial down-growth and/or collapse of the non-rigid barrier membrane and to maintain space, clinicians commonly use a combination of membranes with hard tissue grafts. This article aims to review various available natural tissues and biomaterial based bone replacement graft and membrane options used in periodontal regeneration applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».