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Enregistrement W4392044739 · doi:10.1186/s12903-024-04042-x

In vitro efficacy of Er:YAG laser-activated irrigation versus passive ultrasonic irrigation and sonic-powered irrigation for treating multispecies biofilms in artificial grooves and dentinal tubules: an SEM and CLSM study

2024· article· en· W4392044739 sur OpenAlexaff
Pingping Bao, He Liu, Lan Yang, Lulu Zhang, Liwei Yang, Nannan Xiao, Jing Shen, Jiayin Deng, Ya Shen

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoot canalBiofilmBiomedical engineeringIrrigationDentinal TubuleScanning electron microscopeConfocal laser scanning microscopyMaterials scienceDentistryMedicineBiologyComposite materialBacteriaAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multispecies biofilms located in the anatomical intricacies of the root canal system remain the greatest challenge in root canal disinfection. The efficacy of Er:YAG laser-activated irrigation techniques for treating multispecies biofilms in these hard-to-reach areas has not been proved. The objective of this laboratory study was to evaluate the effectiveness of two Er:YAG laser-activated irrigation techniques, namely, photon-induced photoacoustic streaming (PIPS) and shock wave-enhanced emission photoacoustic streaming (SWEEPS), in treating multispecies biofilms within apical artificial grooves and dentinal tubules, in comparison with conventional needle irrigation (CNI), passive ultrasonic irrigation (PUI), and sonic-powered irrigation (EDDY). Two types of multispecies root canal biofilm models were established in combination with two assessment methods using scanning electron microscopy (SEM) and confocal laser scanning microscopy (CLSM) with the aim to obtain more meaningful results. METHODS: Ninety extracted human single-rooted premolars were chosen for two multispecies biofilm models. Each tooth was longitudinally split into two halves. In the first model, a deep narrow groove was created in the apical segment of the canal wall. After cultivating a mixed bacterial biofilm for 4 weeks, the split halves were reassembled and subjected to five irrigation techniques: CNI, PUI, EDD, PIPS, and SWEEPS. The residual biofilms inside and outside the groove in Model 1 were analyzed using SEM. For Model 2, the specimens were split longitudinally once more to evaluate the percentage of killed bacteria in the dentinal tubules across different canal sections (apical, middle, and coronal thirds) using CLSM. One-way analysis of variance and post hoc multiple comparisons were used to assess the antibiofilm efficacy of the 5 irrigation techniques. RESULTS: Robust biofilm growth was observed in all negative controls after 4 weeks. In Model 1, within each group, significantly fewer bacteria remained outside the groove than inside the groove (P < 0.05). SWEEPS, PIPS and EDDY had significantly greater biofilm removal efficacy than CNI and PUI, both from the outside and inside the groove (P < 0.05). Although SWEEPS was more effective than both PIPS and EDDY at removing biofilms inside the groove (P < 0.05), there were no significant differences among these methods outside the groove (P > 0.05). In Model 2, SWEEPS and EDDY exhibited superior bacterial killing efficacy within the dentinal tubules, followed by PIPS, PUI, and CNI (P < 0.05). CONCLUSION: Er:YAG laser-activated irrigation techniques, along with EDDY, demonstrated significant antibiofilm efficacy in apical artificial grooves and dentinal tubules, areas that are typically challenging to access.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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