Effect of argon plasma abutment activation on soft tissue healing: <scp>RCT</scp> with histological assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the peri-implant soft tissue profiles between argon plasma treatment (PT) and non-treated (NPT) healing abutments by comparing clinical and histological parameters 2 months following abutment placement. MATERIALS AND METHODS: Thirty participants were randomly assigned to argon-plasma treatment abutments group (PT) or non-treated abutments (NPT) group. Two months after healing abutment placement, soft peri-implant tissues and abutment were harvested, and histological and clinical parameters including plaque index, bleeding on probing, and keratinized mucosa diameter (KM) were assessed. Specialized stainings (hematoxylin-eosin and picrocirious red) coupled with immunohistochemistry (vimentin, collagen, and CK10) were performed to assess soft tissue inflammation and healing, and the collagen content keratinization. In addition to standard statistical methods, machine learning algorithms were applied for advanced soft tissue profiling between the test and control groups. RESULTS: PT group showed lower plaque accumulation and inflammation grade (6.71% vs. 13.25%, respectively; p-value 0.02), and more advanced connective tissue healing and integration compared to NPT (31.77% vs. 23.3%, respectively; p = 0.009). In the control group, more expressed keratinization was found compared to the PT group, showing significantly higher CK10 (>47.5%). No differences in KM were found between the groups. SIGNIFICANCE: PT seems to be a promising protocol for guided peri-implant soft tissue morphogenesis reducing plaque accumulation and inflammation, and stimulating collagen and soft tissue but without effects on epithelial tissues and keratinization.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».