The Effect of Photobiomodulation Therapy on Inflammation Following Dental Prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the effectiveness of photobiomodulation therapy (PBMT) in reducing gingivitis following professional dental prophylaxis in dogs in a prospective, randomly controlled, double-blind study. The study included 47 dogs (male n = 23, female n = 24), with a mean age of 6.5 ± 2.6 years and a bodyweight of 28.9 ± 5.3 kg. Breeds included: Belgian Malinois Shepherd Dogs (n = 23), German Shepherd Dogs (n = 14), Labrador Retriever (n = 4), and Dutch Shepherd Dogs (n = 3). The left side of the mouth was treated by performing dental prophylaxis (control group). The right side received dental prophylaxis and a single session of PBMT using a Class IV therapeutic laser (treatment group). Each side was graded individually for periodontal disease (PD), gingivitis, and calculus. Follow-up observations were conducted on days 1, 3, 8, and 15 post-treatment. Results were compared using a Mann-Whitney Test. Multiple regression was run to predict PD, gingivitis, and calculus scores using age, sex, and breed. A p < .05 was considered significant. The PBMT group (PG) showed significantly lower gingivitis scores from day 1 to 15 post-treatment. PD had an increasing prevalence with age. Age and breed contributed to the prediction of PD, gingivitis, and calculus grading. This study showed that PBMT significantly reduced the grade of gingivitis following dental prophylaxis, and may be a useful adjuvant procedure following dental prophylaxis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».