3D Printed In Vitro Dentin Model to Investigate Occlusive Agents against Tooth Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Tooth sensitivity is a painful and very common problem. Often stimulated by consuming hot, cold, sweet, or acidic foods, it is associated with exposed dentin microtubules that are open to dental pulp. One common treatment for tooth hypersensitivity is the application of occlusive particles to block dentin microtubules. The primary methodology currently used to test the penetration and occlusion of particles into dentin pores relies upon dentin discs cut from extracted bovine/human teeth. However, this method is limited due to low accessibility to the raw material. Thus, there is a need for an in vitro dentin model to characterize the effectiveness of occlusive agents. Three-dimensional printing technologies have emerged that make the printing of dentin-like structures possible. This study sought to develop and print a biomaterial ink that mimicked the natural composition and structure of dentin tubules. A formulation of type I collagen (Col), nanocrystalline hydroxyapatite (HAp), and alginate (Alg) was found to be suitable for the 3D printing of scaffolds. The performance of the 3D printed dentin model was compared to the natural dentin disk by image analysis via scanning electron microscopy (SEM), both pre- and post-treatment with occlusive microparticles, to evaluate the degree of dentinal tubule occlusion. The cytocompatibility of printed scaffolds was also confirmed in vitro. This is a promising biomaterial system for the 3D printing of dentin mimics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».