Efficacy of ozone therapy in dentistry with approach of healing, pain management, and therapeutic outcomes: a systematic review of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Ozone therapy has emerged as a promising treatment modality in dentistry due to its antimicrobial and healing properties. This systematic review aimed to evaluate the recent clinical trials on ozone therapy in dentistry and its impact on therapeutic outcomes. A comprehensive literature search was conducted across multiple databases, including Web of Science, PubMed, and Scopus from January 2018 to December 2024, identifying studies that investigated the use of ozone in dental applications. The findings demonstrated that ozone therapy is effective in improving periodontal health, healing soft tissue after dental implant surgery, and reducing postoperative discomfort. The combination of scaling and root planing with gaseous ozone therapy showed superior periodontal response rates. The use of ozone during endodontics procedures resulted in reduced post-treatment pain, while ozonated materials showed promise in the management of dentinal hypersensitivity. However, it is not recommended in restorative dentistry due to potential adverse effects on dentinal bond strength. The findings of this systematic review supported the integration of ozone therapy into dentistry as an adjunctive therapy. More research is needed to elucidate its mechanisms, optimize application techniques, and evaluate long-term outcomes for patient safety and treatment effectiveness.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».