Antibacterial Activity of a Bioactive Tooth-Coating Material Containing Surface Pre-Reacted Glass in a Complex Multispecies Subgingival Biofilm
Notice bibliographique
Résumé
Bioactive materials were developed with the ability to release fluoride and provide some antimicrobial potential, to be widely used in dentistry today. However, few scientific studies have evaluated the antimicrobial activity of bioactive surface pre-reacted glass (S-PRG) coatings (PRG Barrier Coat, Shofu, Kyoto, Japan) on periodontopathogenic biofilms. This study evaluated the antibacterial activity of S-PRG fillers on the microbial profile of multispecies subgingival biofilms. A Calgary Biofilm Device (CBD) was used to grow a 33-species biofilm related to periodontitis for 7 days. The S-PRG coating was applied on CBD pins from the test group and photo-activated (PRG Barrier Coat, Shofu), while the control group received no coating. Seven days after treatment, the total bacterial counts, metabolic activity, and microbial profile of the biofilms were observed using a colorimetric assay and DNA–DNA hybridization. Statistical analyses were applied; namely, the Mann–Whitney, Kruskal–Wallis, and Dunn’s post hoc tests. The bacterial activity of the test group was reduced by 25.7% compared with that of the control group. A statistically significant reduction was observed for the counts of 15 species: A. naeslundii, A. odontolyticus, V. parvula, C. ochracea, C. sputigena, E. corrodens, C. gracilis, F. nucleatum polymorphum, F. nucleatum vincentii, F. periodonticum, P. intermedia, P. gingivalis, G. morbillorum, S. anginosus, and S. noxia (p ≤ 0.05). The bioactive coating containing S-PRG modified the composition of the subgingival biofilm in vitro, thereby decreasing colonization by pathogens.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».