Used dental implant healing abutments elicit immune responses: A comparative analysis of detoxification strategies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if healing abutments (HA) can be "decontaminated" using four strategies available in clinical settings and compare the detoxification efficacy by quantifying residual biomaterial and capacity to elicit an inflammatory response in-vitro. MATERIALS AND METHODS: Forty HA collected from subjects following intraoral use were randomly distributed into four test groups (A-D): A: autoclave only, B: ultrasonic bath plus autoclave, C: prophy-jet plus autoclave, and D: Scrub sponge plus autoclave. New, sterile HA: group E (Control). Residual protein concentration was determined by Micro BCA assay and stained with Phloxine B for macroscopic examination. HA were placed in human CD14+ monocyte derived-macrophage (mo-Mφ) cultures and supernatant collected at 4, 24, 48, and 5 days to analyze cytokine profiles using multiplex bead assay. RESULTS: Test groups showed visible differences in "decontamination" levels compared to control. Groups C and D showed most effective debris removal and lowest residual protein concentration. Multiplex assay showed marked induction of pro-inflammatory cytokines by groups A and B and to a significantly lower level by groups C and D. CONCLUSION: HA were not entirely "decontaminated" using common methods available relative to new, sterile HA and were capable of stimulating an immune response.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».