Influence of root maturity or periodontal involvement on dentinal collagen changes following Na<scp>OC</scp>l irrigation: an <i>ex vivo</i> study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To refine a FTIR protocol for detection of NaOCl-induced dentinal collagen changes using an ex vivo irrigation model, and to apply it to determine the collagen change within 0.5 mm of canal or root surfaces, with or without mature roots or periodontal involvement. METHODOLOGY: The root canals of extracted human roots were irrigated with control saline (n = 3) or 5% NaOCl (n = 3) and sectioned into transverse disks for FTIR analyses, 0.5 mm from both the canal lumen and root surface, before and after surface treatment with 17% EDTA. Amide I/phosphate and amide II/phosphate absorbance ratios were compared using the Wilcoxon sign rank test. Mature roots without periodontal involvement were irrigated with: saline (n = 7), 5% NaOCl (n = 7) or 5% NaOCl + 17% EDTA (n = 7); those with periodontal involvement (n = 7) or immature roots (n = 7) were irrigated with 5% NaOCl. Dentine disks were then prepared for FTIR analyses. The effects of irrigant/root maturity/periodontal involvement were analysed using linear mixed models. RESULTS: FTIR analyses of the irrigated samples revealed a significant (P < 0.05) reduction in collagen bands near the canal lumen after NaOCl irrigation using surface EDTA-treated samples. Irrigation with the test solutions resulted in significant (P < 0.0001) dentinal collagen changes in the mature roots, whilst those in the immature roots were significantly (P < 0.05) greater compared with the mature roots with or without periodontal involvement; but there was no difference between the latter groups. CONCLUSION: EDTA surface treatment of polished dentine surfaces enhanced FTIR detection of NaOCl-induced collagen changes. Both root maturity and irrigation protocol influenced the ability of NaOCl to alter dentinal collagen up to 0.5 mm from the canal lumen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».