Effects of i‐<scp>PRF</scp>, A‐<scp>PRF</scp>+, and <scp>EMD</scp> on Osteogenic Potential of Osteoblasts on Titanium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study evaluates three biologically active substances with known bone-inductive potential on previously decontaminated titanium (Ti) discs. MATERIAL AND METHODS: Rough and smooth Ti surfaces were contaminated with a multispecies biofilm and cleaned with a chitosan brush. Discs were treated either with injectable-platelet-rich fibrin (i-PRF), advanced platelet-rich fibrin (A-PRF+), or enamel matrix derivatives (EMDs) before osteoblast seeding. RESULTS: Biocompatibility, adhesion, migration, and gene expression of runt-related transcription factor 2 (RUNX2), collagen Type I Alpha 2 (COL1a2), alkaline phosphatase (ALP), osteocalcin (OC), and osteonectin (ON) were performed. All the tested biologic agents similarly increased cell viability. Specifically, osteoblasts seeded over i-PRF and EMD-treated surfaces showed improvement in adhesion and migration and significantly increased ALP, OC, ON, RUNX-2, and COL1a2 mRNA levels up to 2.8 fold (p < 0.05) with no differences between Ti surfaces. CONCLUSIONS: i-PRF and EMD possess beneficial bioactive properties that enhance tissue healing and promote regeneration on thoroughly sterilized surfaces. Biologically active materials may hold the potential to influence the process of implant re-osseointegration, which warrants more research since sterilization of the affected surfaces under clinical conditions is still not reliably possible and remains one of the greatest challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».