Immunohistochemical assessment of the peri‐implant soft tissue around different abutment materials: A human study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soft tissue reaction to dental implant abutments influences the sustainability of restoration. Several abutment materials, such as titanium and gold alloy, have been introduced for strength and esthetic solutions. Zirconia and titanium-base abutments have also become popular in recent years due to high esthetic demands. PURPOSE: To investigate the immune cell infiltration into the soft tissue in response to different abutment materials. MATERIALS AND METHODS: Twenty dental implants were placed in the posterior regions of 17 patients. Titanium, zirconia, gold alloy, and titanium-base were randomly selected for each patient on the day of surgery. After 8 weeks of healing, the abutments were removed along with 1 mm of peri-implant soft tissue. Immunohistochemical assessment was performed using labeled streptavidin-biotin to identify T cells, B cells, macrophages, plasma cells, and microvascular infiltration. RESULTS: cells (P value <.05). The number of plasma cell and new microvascular infiltrations among abutment materials was not significantly different. CONCLUSION: Titanium, titanium-base, and zirconia abutments showed comparable infiltration profiles; gold alloy abutments showed the highest B-cell, T cell, and macrophage infiltration. None of the abutment materials caused clinical inflammation; hence, they can be effectively used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».