Dynamic analyses of a soft tissue–implant interface: Biological responses to immediate versus delayed dental implants
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To qualitatively and quantitatively evaluate the formation and maturation of peri-implant soft tissues around 'immediate' and 'delayed' implants. MATERIALS AND METHODS: Miniaturized titanium implants were placed in either maxillary first molar (mxM1) fresh extraction sockets or healed mxM1 sites in mice. Peri-implant soft tissues were evaluated at multiple timepoints to assess the molecular mechanisms of attachment and the efficacy of the soft tissue as a barrier. A healthy junctional epithelium (JE) served as positive control. RESULTS: No differences were observed in the rate of soft-tissue integration of immediate versus delayed implants; however, overall, mucosal integration took at least twice as long as osseointegration in this model. Qualitative assessment of Vimentin expression over the time course of soft-tissue integration indicated an initially disorganized peri-implant connective tissue envelope that gradually matured with time. Quantitative analyses showed significantly less total collagen in peri-implant connective tissues compared to connective tissue around teeth around implants. Quantitative analyses also showed a gradual increase in expression of hemidesmosomal attachment proteins in the peri-implant epithelium (PIE), which was accompanied by a significant inflammatory marker reduction. CONCLUSIONS: Within the timeframe examined, quantitative analyses showed that connective tissue maturation never reached that observed around teeth. Hemidesmosomal attachment protein expression levels were also significantly reduced compared to those in an intact JE, although quantitative analyses indicated that macrophage density in the peri-implant environment was reduced over time, suggesting an improvement in PIE barrier functions. Perhaps most unexpectedly, maturation of the peri-implant soft tissues was a significantly slower process than osseointegration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».