Advances in novel therapeutic approaches for periodontal diseases
Notice bibliographique
Résumé
Periodontal diseases are pathological processes resulting from infections and inflammation affecting the periodontium or the tissue surrounding and supporting the teeth. Pathogenic bacteria living in complex biofilms initiate and perpetuate this disease in susceptible hosts. In some cases, broad-spectrum antibiotic therapy has been a treatment of choice to control bacterial infection. However, increasing antibiotic resistance among periodontal pathogens has become a significant challenge when treating periodontal diseases. Thanks to the improved understanding of the pathogenesis of periodontal disease, which involves the host immune response, and the importance of the human microbiome, the primary goal of periodontal therapy has shifted, in recent years, to the restoration of homeostasis in oral microbiota and its harmonious balance with the host periodontal tissues. This shift in therapeutic goals and the drug resistance challenge call for alternative approaches to antibiotic therapy that indiscriminately eliminate harmful or beneficial bacteria. In this review, we summarize the recent advancement of alternative methods and new compounds that offer promising potential for the treatment and prevention of periodontal disease. Agents that target biofilm formation, bacterial quorum-sensing systems and other virulence factors have been reviewed. New and exciting microbiome approaches, such as oral microbiota replacement therapy and probiotic therapy for periodontal disease, are also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».