Biomineralization of three calcium silicate-based cements after implantation in rat subcutaneous tissue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the dystrophic mineralization deposits from 3 calcium silicate-based cements (Micro-Mega mineral trioxide aggregate [MM-MTA], Biodentine [BD], and EndoSequence Root Repair Material [ESRRM] putty) over time after subcutaneous implantation into rats. MATERIALS AND METHODS: = 5 animals/group), and the silicon tubes were removed with the surrounding tissues. Histopathological tissue sections were stained with von Kossa stain to assess mineralization. Scanning electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy (SEM/EDX) were also used to assess the chemical components of the surface precipitates deposited on the implant and the pattern of calcium and phosphorus distribution at the material-tissue interface. The calcium-to-phosphorus ratios were compared using the non-parametric Kruskal-Wallis test at a significance level of 5%. RESULTS: > 0.05). CONCLUSIONS: After subcutaneous implantation, biomineralization of the 3-calcium silicate-based cements started early and increased over time, and all 3 tested cements generated calcium- and phosphorus-containing surface precipitates.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».