Silver microwires from treating tooth decay with silver diamine fluoride
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silver diamine fluoride (SDF) is a brush-on treatment for tooth decay that stops 81% of cavitated caries lesions (dental cavities). Before this innovation, caries was treatable only with operative approaches (dental fillings). SDF-treated lesions harden and become resistant to further decay. We hypothesized that the hardening is due to reaction with silver, rather than classic fluoride-mediated remineralization, because infected dentin is not amenable to remineralization. Using synchrotron microCT with 1.3 μm resolution, we observe filamentous densities up to 500 μm in length and 0.25-7.0 μm in diameter, formed in situ by applying SDF to caries lesions. We show that these “microwires” fill voids in the lesion caused by disease, and permeate through surrounding dentinal tubules. Using spectroscopy, we confirm that the chemical composition of the observed microwires is predominantly silver. To our knowledge, this represents the first structural microscale observations resulting from clinical SDF treatment. These novel observations hint at mechanistic explanations for the first clinical method to harden carious dentin besides remineralization. We hypothesize that SDF may not only achieve its antimicrobial functions by biochemical interactions, but also through its inherent ability to integrate into dentin.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».