Hydrogen peroxide-based products alter inflammatory and tissue damage-related proteins in the gingival crevicular fluid of healthy volunteers: a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen peroxide (H2O2)-based products are effective in tooth whitening; however, their safety is controversial as they may harm patient tissues/cells. These effects are suggested to be concentration-dependent; nonetheless, to date, there are no reports on H2O2-mediated oxidative damage in the gingival tissue, and neither whether this can be detected in gingival crevicular fluid (GCF) samples. We hypothesize that H2O2 whitening products may cause collateral oxidative tissue damage following in office application. Therefore, H2O2 and nitric oxide (NO) levels were investigated in GCF samples obtained from patients undergoing dental bleaching with H2O2 at different concentrations, in a randomized, double-blind, split-mouth clinical trial. A proteomic analysis of these samples was also performed. H2O2-based whitening products promoted inflammation which was detected in GCF samples and lasted for longer following 35% H2O2 bleaching. This included time-dependent changes in NO levels and in the abundance of proteins associated with NO synthesis, oxidative stress, neutrophil regulation, nucleic acid damage, cell survival and/or tissue regeneration. Overall, H2O2-based products used in office promote inflammation irrespective of their concentration. As the inflammation caused by 35% H2O2 is longer, patients may benefit better from using lower concentrations of this bleaching product, as they may result in less tissue damage.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».