Comparison of cotinine levels in the peri‐implant sulcular fluid among cigarette and waterpipe smokers, electronic‐cigarette users, and nonsmokers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of cotinine levels in the peri-implant sulcular fluid (PISF) may serve as a valuable biomarker of peri-implant diseases in nicotine-product users. PURPOSE: The aim of the present study was to compare cotinine levels in the PISF among cigarette smokers, waterpipe users, electronic-cigarette users, and nonsmokers. MATERIALS AND METHODS: Cigarette smokers, waterpipe smokers, electronic-cigarette users, and nonsmokers were included. A questionnaire was used to collect information about age, gender, duration of smoking and vaping, family history of smoking, duration of smoking/vaping, and daily frequency of smoking/vaping. Implant-related data including implant dimensions and duration of implants in function were also recorded. In all groups, peri-implant probing depth (PD), bleeding on probing (BoP), and plaque index (PI) were assessed. Using standard techniques, PISF was collected and levels of cotinine in the PISF were measured. Sample-size estimation was performed, and statistical comparisons were done using one-way analysis of variance and Bonferroni post hoc adjustment tests. P values below .05 were categorized as statistically significant. RESULTS: One hundred two male individuals (35 cigarette smokers, 33 waterpipe smokers, 34 electronic-cigarette users, and 35 nonsmokers) were included. Scores of peri-implant PI (P < .05) and PD (P < .05) were significantly higher among cigarette smokers, waterpipe smokers, and electronic-cigarette users compared with nonsmokers. Peri-implant BoP was more often manifested in nonsmokers compared with cigarette smokers (P < .05), waterpipe smokers (P < .05), and electronic-cigarette users (P < .05). The volume of collected PISF was significantly higher among cigarette (P < .05) and waterpipe smokers (P < .05) and electronic-cigarette users (P < .05) than nonsmokers. Cotinine levels were significantly higher in the PISF of cigarette (P < .05) and waterpipe smokers (P < .05) and electronic-cigarette users (P < .05) than nonsmokers. CONCLUSIONS: Habitual use of nicotinic products enhances the expression of cotinine in the PISF. Cotinine levels in the PISF of cigarette and waterpipe smokers and electronic-cigarette users are comparable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».