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Enregistrement W4404821936 · doi:10.1177/20406223241302707

Latest update on the use of recombinant growth factors for periodontal regeneration: existing evidence and clinical applications

2024· review· en· W4404821936 sur OpenAlexaboutno aff
Anahat Khehra, Takahiko Shiba, Chia‐Yu Chen, David M. Kim

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Chronic Disease · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementumMedicinePeriodontal fiberRegeneration (biology)Gingival recessionDentistryDental alveolusWound healingSurgeryDentinBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth factors were introduced to increase predictability in periodontal regeneration and have since been widely applied in dentistry. This narrative review article highlights histological and latest findings of recombinant human platelet-derived growth factor-BB (rhPDGF-BB) and recombinant human fibroblast growth factor-2 (rhFGF-2) for periodontal regeneration. rhPDGF-BB enhances the proliferation and chemotaxis of periodontal ligament and alveolar bone cells. The optimal dose for rhPDGF-BB, in combination with beta-tricalcium phosphate, is 0.3 mg/ml. It is approved in the United States, Canada, and Taiwan for use in periodontal regeneration and treatment of gingival recession. rhFGF-2 promotes periodontal wound healing through mitogenic and angiogenic effects on mesenchymal cells in the periodontal ligament. It is approved in Japan at an optimal dose of 0.3% for periodontal regeneration in intrabony defects. Both recombinant growth factors show histological evidence of new bone, cementum, and periodontal ligament. Clinical studies demonstrate improved clinical attachment levels and defect resolution for treating intrabony and furcation periodontal defects. Presented clinical cases and consensus reports may serve as a reference for clinicians. rhPDGF-BB and rhFGF-2 are safe and effective biologics that can be applied to improve the outcomes of periodontal regeneration.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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