A thermosensitive chitosan‐based hydrogel for sealing and lubricating purposes in dental implant system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical and biological complications associated with implant systems happen frequently in the clinic. PURPOSE: To develop a chitosan (CS)-based thermosensitive hydrogel for sealing and lubricating purposes in dental implant system. MATERIALS AND METHODS: In this study, a thermosensitive hydrogel made up of CS, β-glycerophosphate pentahydrate (β-GP), and povidone-iodine (PVP-I), called CS/β-GP/PVP-I thermosensitive hydrogel, was fabricated. Three experimental groups with different volume ratios of CS to β-GP were prepared, namely 16/4, 13/7, and 10/10 groups. The surface topography of the different groups and their physicochemical characteristics were examined by SEM, FTIR, and X-ray diffraction analysis. The cytotoxicity of the hydrogel was examined by CCK-8 test. In vitro antibacterial efficiency was analyzed by the spread plate method. Sealing ability was detected by incubating two-piece implants in Escherichia coli suspension. Lubricating ability of the hydrogel was evaluated by the removal torque test with a calibrated digital torque meter. RESULTS: The CS/β-GP/PVP-I thermosensitive hydrogel was fabricated and showed a highly porous structure under SEM. An in vitro cytotoxicity test demonstrated that 13/7 group displayed no cytotoxicity. Furthermore, all three groups showed obviously antibacterial effects. In the sealing ability test, 16/4 group showed the best sealing ability. The removal torque of 16/4 group and 13/7 group was significantly greater than control group. CONCLUSIONS: Based on our findings, it could be concluded that the thermosensitive and antibacterial CS/β-GP/PVP-I hydrogel with sealing and lubricating ability was successfully prepared. The hydrogel had better sealing and lubricating effects when the volume ratio of CS to β-GP was 16/4.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».