Titanium as a modifier of the peri‐implant microbiome structure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent data support the implication of accelerated titanium dissolution products in peri-implantitis. It is unknown whether these dissolution products have an effect on the peri-implant microbiome, the target of existing peri-implantitis therapies. PURPOSE: This study assessed the relationship between the peri-implant microbiome, dissolved titanium levels, and peri-implantitis. MATERIALS AND METHODS: Clinical, microbiome, and titanium data were collected from a periodontal population having implants in function for 10 years. Clinical examinations were performed, and submucosal plaque samples were collected from the deepest site per implant. An aliquot of the sample was used for 16S rRNA gene sequencing, with the remainder analyzed for titanium quantity using mass spectrometry. Sequences were clustered into taxonomic units at 97% minimum sequence similarity using the QIIME pipeline approach. RESULTS: Fifteen implants were assessed. According to established case definitions, six had a diagnosis of peri-implantitis; nine were healthy. The genera Streptococcus, Prevotella and Haemophilus characterized peri-implant health. Peri-implantitis was associated with a marked increase in Veillonella. Quantities of dissolved titanium were identified in 40% of sites. Titanium presence was associated with peri-implant disease status (P = .02) and correlated to the first principal component of the microbiome (rho = 0.552) and its alpha-diversity (rho = -0.496). Canonical correlation analyses found that titanium levels, but not health or disease status of the implant, were significantly associated with the microbiota composition (P = .045). CONCLUSIONS: These findings suggest an association between titanium dissolution products and peri-implantitis and support a role for these products in modifying the peri-implant microbiome structure and diversity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».