Multidimensional 3D-Printed Scaffolds and Regeneration of Intrabony Periodontal Defects: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The utilization of regenerative techniques in periodontology involves tailoring tissue engineering principles to suit the oral cavity's unique environment. Advancements in computer-assisted technology, specifically utilizing cone beam computed tomography (CBCT), enabled the fabrication of 3D-printed scaffolds. The current review aims to explore whether 3D-printed scaffolds are effective in promoting osteogenesis in patients with periodontal defects. METHODS: A thorough exploration was undertaken across seven electronic databases (PubMed, Scopus, ScienceDirect, Google Scholar, Cochrane, Web of Science, Ovid) to detect pertinent research in accordance with specified eligibility criteria, aligning with the PRISMA guidelines. Two independent reviewers undertook the screening and selection of manuscripts, executed data extraction, and evaluated the bias risk using the Newcastle-Ottawa Scale for non-randomized clinical trials and SYRCLE's risk of bias tool for animal studies. RESULTS: Initially, 799 articles were identified, refined by removing duplicates. After evaluating 471 articles based on title and abstract, 18 studies remained for full-text assessment. Eventually, merely two manuscripts fulfilled all the eligibility criteria concerning human trials. Both studies were prospective non-randomized clinical trials. Moreover, 11 animal studies were also included. CONCLUSIONS: The use of multidimensional, 3D-printed, customized scaffolds appears to stimulate periodontal regeneration. While the reported results are encouraging, additional studies are required to identify the ideal characteristics of the 3D scaffold to be used in the regeneration of periodontal tissue.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».