Preventive effect of Cranberry gel on dentin submitted to erosion
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Considering that Cranberry’s components might inhibit dentin metalloproteinases exposed to erosive agents, the aim of this study was to evaluate in situ effect of a Cranberry gel application on dentin before an erosive challenge. Methods: This crossover double-blinded study was performed in 2 phases of 5 days each, with 10 healthy volunteers who wore 2 palatal devices (1 for each phase) with 4 dentin specimens (2 specimens for each group). The groups under study were; First Phase: G1 - Erosive challenge (Coca-cola®) over dentin without any previous treatment (1st negative control group); G2 - Erosive challenge over dentin previously treated with Cranberry gel (test group); and Second Phase: G3 - Erosive challenge over dentin previously treated with a gel without any active principle (2ndnegative control group); G4 - Erosive challenge over dentin previously treated with 0.12% Chlorhexidine gel (positive control group). Each device was immersed into the acid beverage, 3 times daily for 5 minutes during 5 days. Profilometry (µm) was used to quantify the dentin wear. Data were analyzed by Repeated Measures Analysis of Variance followed by Fisher's test (p<0.05). Results: Data (G1: 4.98 ± 1.36a; G2: 3.29 ± 1.16b; G3: 4.38 ± 1.19a; G4: 3.32 ± 1.55b) showed no statistical difference between G1 and G3. There was also no difference between G2 and G4. However, G2 and G4 presented lower wear when compared to G1 and G3, and this difference was statistically significant. Conclusion: The results of this study suggest a significant efficacy of Cranberry gel in preventing wear of dentin subjected to dental erosion. Financial Support: FAPESP (Process 2012/16295-7) and MaRS IPoP Fund Keywords: Collagen, Dentin, Erosion, Preventive dentistry and Wear
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».