A Narrative and Meta‑Analytic Study of in vivo Efficiency of the Bioactive Compounds of Propolis in Tooth Decay
Notice bibliographique
Résumé
Background: Propolis is one of the major components produced by honeybee. It is well known in different parts of the world such as Iran, Canada, Yemen, Czech Republic, Ethiopia, Bulgaria, Portugal, India, Turkey, Malaysia, the United States of America, Chile, Brazil, and Indonesia. The bioactive constituent of every type of propolis varies depending on the geographical location. Terpenoids, flavonoids, and polyphenol compounds were found to be common in all kinds of propolis. It possess numerous applications such as control of dental infections, plaque cleaning, treating gingivitis, exhibiting antimicrobial effect and treating radiation‑induced oral mucositis and cariogenic infections in caries‑active patients. Methodology: This study thus aimed to undertake a meta‑analysis of the efficacy of bioactive compounds of propolis in tooth decay. A total of three in vivo studies were systematically reviewed, and two studies with a total of 300 pathogen‑free female Wistar rats were included in the final meta‑analysis. Results: The results were compared among three subcategories of smooth surface caries and sulcal caries (slight, moderate, and severe), supporting a statistically significant (P = 0.006) beneficial effect of using fractional propolis. Conclusion: Most of the included studies were preliminary, without blind study and lack of information about standard animal housing protocol. More in vivo and clinical trials of bioactive compounds of propolis should be encouraged in future.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».