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Enregistrement W4379053544 · doi:10.53730/ijhs.v7ns1.14302

Effect of PRF on extraction socket healing

2023· article· en· W4379053544 sur OpenAlexaff
Kashif Adnan, Umair Farrukh, Huma Sarwar, Joham Gul, Satinder P. Singh, Shah Salman Khan, Meshal Muhammad Naeem

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatelet-rich fibrinWound healingRegeneration (biology)DentistryFibrinBiomaterialMedicineAngiogenesisBiomedical engineeringSurgeryBiologyInternal medicineCell biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraction socket healing is a critical process in dental care that determines the success of subsequent dental treatments, such as implant placement. Platelet-rich fibrin (PRF) has emerged as a promising biomaterial for enhancing wound healing in various medical and dental applications. This abstract aims to provide a comprehensive overview of the effect of PRF on extraction socket healing, with a particular focus on the sample size of studies conducted in this area. PRF is an autologous blood-derived product rich in growth factors, cytokines, and platelets, which play key roles in tissue repair and regeneration. When applied to extraction sockets, PRF promotes accelerated wound healing by stimulating angiogenesis, enhancing cell proliferation, and modulating the inflammatory response. These biological effects contribute to improved soft tissue healing and osseous regeneration. A thorough review of the literature reveals that several studies have investigated the effect of PRF on extraction socket healing, with varying sample sizes. Sample sizes ranged from small-scale studies with fewer than 20 participants to larger-scale investigations involving over 100 subjects. The inclusion of sufficient sample size is crucial for obtaining statistically significant results and ensuring the generalizability of findings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,424 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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