The role of <scp>rhFGF</scp>‐2 in periodontal defect bone fill: A systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growth factors have been used with success in periodontal regeneration, especially in intrabony defects. Among those, the recombined form of fibroblast growth factor-2 (rhFGF-2) has been also examined. OBJECTIVE: To address the outcomes of periodontal regeneration using rhFGF-2 alone or in combination with bone substitutes primarily in terms of Radiographic Bone Fill (RBF%) and secondary Probing Pocket Depth (PPD), and Probing Attachment Levels (PAL). MATERIAL AND METHODS: A search in MEDLINE and EMBASE using the Ovid interface was conducted from 2000 up to and including the 12th of November 2022. Starting from the initially identified 1289 articles, 34 studies were selected for further analysis. Following the full-text screening, 7 of the 34 studies met the inclusion criteria and thus were included in the systematic review after assessing their quality according to the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Clinical and radiographic results (bone gain, pocket depth, and clinical attachment level) after the application of FGF-2 alone or in combination with different carriers were studied in patients with intrabony defects of at least one wall and pocket depth greater than 4 mm. RESULTS: Primary outcomes: RBF% was higher in studies using a combination of rhFGF-2 and bone substitutes (74.6 ± 20.0%) compared to others using the specific growth factor alone or negative controls (22.7 ± 20.7%). In terms of secondary outcomes, the analysis failed to show an additional benefit from the use of the rhFGF-2 alone or in combination with bone substitutes. CONCLUSION: rhFGF-2 can improve RBF% in the treatment of periodontal defects, especially when it is used in combination with a bone substitute.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».