Comparative Analysis of Local Application of Titanium‐Platelet Rich Fibrin (T‐PRF) and Leukocyte‐Platelet Rich Fibrin (L‐PRF) in Bone Defect Healing: A Micro‐CT and Histopathological Study in Rabbit Models
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to compare the efficacy of locally applied Titanium-Platelet Rich Fibrin (T-PRF) and Leukocyte-Platelet Rich Fibrin (L-PRF) in bone defect healing using micro-CT analysis and histopathological examinations in rabbit models. Eight healthy male New Zealand rabbits, aged 4-6 months, were utilized. Circular bicortical defects (6 mm diameter) were created at three areas in each rabbit. One of the defects was chosen as the control group, which received saline solution, while T-PRF and L-PRF were applied to the defect sites in separate experimental groups. Bone regeneration was analyzed using high-resolution micro-CT and histological evaluation post-sacrifice. Statistical analysis assessed the significance of observed differences. Micro-CT analysis revealed significant differences among the groups in bone volume, trabecular thickness, trabecular number, connectivity, and connectivity density (p < 0.05). Both T-PRF and L-PRF groups exhibited superior bone parameters compared to controls, with L-PRF showing higher values. Trabecular separation and bone surface area to bone volume ratio did not differ significantly among the groups (p > 0.05). Histological examination indicated advanced healing stages in the L-PRF group, suggesting both T-PRF and L-PRF contribute to bone regeneration, with L-PRF demonstrating better effects. The study concludes that while both T-PRF and L-PRF aid in bone regeneration, L-PRF shows superior efficacy. L-PRF is recommended for bone defect healing due to its better performance in enhancing bone parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 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 ».