Vitamin‐D Insufficiency Leads to Interleukin‐10 Reduction in Peri‐Implant Tissues: A Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vitamin D has been reported to be crucial for bone mineralization and to play a significant role in immune and inflammatory responses. Its deficiency has been stated to be highly prevalent and might alter osseointegration of dental implants. Successful osseointegration has been claimed to be a critical aspect of implant survival and the effects of vitamin D on implant osseointegration have not been well documented. This study aimed to evaluate bone markers and cytokine levels of patients with or without vitamin D insufficiency. MATERIAL AND METHODS: A total of 42 patients were included and divided into two groups: vitamin D insufficient (Group IN-S; n = 21) and vitamin D sufficient (Group S; n = 21). Besides clinical periodontal parameters and implant stability measurements, the levels of RANKL, OPG, osteocalcin (OC), calcium (Ca), tumor necrosis factor alpha (TNF-α), IL-1β, caspase-1 (CASP1), and IL-10 in bone biopsy from implant preparation sockets and peri-implant crevicular fluid (PICF) were determined by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The results were represented as concentration and total amount. RESULTS: PICF RANKL levels (both concentration and total amount) were higher in patients with Vitamin D insufficiency compared to sufficient controls (p < 0.05). Concentration and total amount of IL-10 were significantly lower in vitamin D insufficient participants than those of vitamin D sufficient group (p < 0.05). No differences were detected between the groups in terms of other parameters. Bone levels of all evaluated parameters also did not differ between the groups (p > 0.05). CONCLUSION: It may be concluded that a low serum level of vitamin D may affect peri-implant health through altering IL-10 and RANKL.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».