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Enregistrement W4406133272 · doi:10.1016/j.dental.2024.12.006

Long-lasting antimicrobial effect of multipurpose ZnO nanoparticle-loaded dental resins enhanced by blue light photodynamic therapy

2025· article· en· W4406133272 sur OpenAlexafffund
Maria Luísa Leite, Patricia Comeau, Ala Zaghwan, Ya Shen, Adriana Pigozzo Manso

Notice bibliographique

RevueDental Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British ColumbiaConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésStreptococcus mutansPhotodynamic therapyAntimicrobialMaterials scienceBiofilmBlue lightNuclear chemistryPhotocatalysisIrradiationMinimum inhibitory concentrationNanoparticleDentistryNanotechnologyChemistryBacteriaMedicineOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to assess the potential of experimental dental resins containing ZnO nanoparticles (ZnO-NPs) for antimicrobial photodynamic therapy (aPDT) as a functional tool for the modulation of cariogenic biofilm in long-term. METHODS: , each cycle). The CFU count and Live/Dead assays were performed on a cariogenic biofilm model (S. mutans) on fresh and 6-month aged resin disks. RESULTS: decreased MIC (from 250 µg/mL to 125 µg/mL) and MBC (from 1000 µg/mL to 500 µg/mL), establishing the optimal aPDT protocol. Experimental resins with 5 %, 10 %, or 20 % ZnO-NPs, when exposed to 4 cycles of blue light, significantly reduced biofilm viability compared to controls, both initially and after aging. The 20 % ZnO-NP resin sustained > 3.log10 CFU reduction after 6 months, even with 2 cycles of light. Live/Dead assays showed > 50 % dead cells with the 20 % ZnO-NP resin after 2 light cycles. SIGNIFICANCE: ZnO-NP-loaded dental resins associated with blue light aPDT offer promise as a long-lasting antimicrobial alternative, potentially enhancing the control of pathogenic biofilms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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