Notice bibliographique
Résumé
Dental implants are being utilized by numerous dentists to replace missing teeth by restoring the function of teeth without compromising the aesthetics. An implant is attached to the bone through the process of osseointegration, which is the connection between bone and artificial implant. For a dental implant to be successful long-term stable osseointegration is required. Early dental implant failure (EDIF) usually occurs within the first four months of implant placement. Osseointegration is dependent on the serum levels of vitamin D. Vitamin D is a secosteroid hormone synthesized by skin cells under the influence of UV radiation or is ingested through a diet or supplemental medication. Low levels of vitamin D negatively affect bone formation thus, affecting the longevity of implant. Vitamin D facilitates bone metabolism, alveolar bone resorption thus, preventing tooth loss. The relationship between bone formation and vitamin D levels have been observed in animal models. According to numerous studies conducted on rodents, vitamin D has been found to increase bone formation around implants. Vitamin D serum levels can be influenced by a variety of factors such as malnutrition, insufficient sun exposure, pigmented skin, obesity and advanced age. As vitamin D levels decrease with increasing age, osteoporosis and periodontal diseases are often diagnosed within the elderly population. Vitamin D is involved in the wound healing process and involves numerous different cells and calcium signaling pathways. This review paper will investigate the relationship between serum vitamin D levels and its impact on wound healing and EDIF.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».