Effect of Proanthocyanidin-enriched extracts on the inhibition of wear and degradation of dentin demineralized organic matrix
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the effect of Cranberry and Grape seed-enriched extract gels in inhibiting wear and degradation of demineralized organic matrix (DOM). DESIGN: 225 dentin specimens obtained from bovine incisors were randomly allocated into 5 groups (n=45): 10% Grape seed extract gel (GSE), 10% Cranberry extract gel (CE), 0.012% Chlorhexidine gel (CX), 1.23% NaF gel (F), and no active compound gel (P, placebo). Before the treatments, samples were demineralized by immersion in 0.87M citric acid, pH 2.3 (36h). Then, the studied gels were applied once over dentin for 1min. Next, the samples were immersed in artificial saliva containing collagenase obtained from Clostridium histolyticum for 5days. The response variable for dentin wear was depth of dentin loss measured by profilometry and for collagen degradation was hydroxyproline determination. Data were analyzed by ANOVA followed by Tukey's test and Pearson Correlation Test (p<0.05). RESULTS: Grape seed extract significantly reduced dentin wear compared to the other groups (p<0.05). Cranberry extract and Chlorhexidine did not differ statistically and were able to reduce wear when compared to NaF and placebo treatments. The hydroxyproline analysis showed that there was no significant difference among groups for all treatments (p<0.05). Correlation analysis showed a significant correlation between the amount of degraded DOM evaluated by profilometry and the determination of hydroxyproline. CONCLUSION: Cranberry extract was able to reduce the dentin wear and collagen degradation, likely due to the proanthocyanidin content and its action. Therefore, Cranberry could be suggested as an interesting natural-based agent to prevent dentin erosion.
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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) | 0,002 | 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 ».