5-Aminolevulinic Acid Gel Associated with Light-Emitting Diode Modulates the <i>in Vitro</i> Subgingival Multispecies Oral Biofilm
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study assessed the impact of a 5% combination of 5-aminolevulinic acid (5-ALA) (Aladent) in a multispecies in vitro biofilm model subgingival pathogens. Methods: The 33-species biofilm model was established in the Calgary Biofilm Device during a duration of 7 days. The biofilm treatments comprised various groups: control, light-emitting diode (LED), Aladent (ALADA), and Aladent with LED (ALAD+L), administered on day 6. The Aladent was in contact with the biofilm for 45 min before to the 7-min LED treatment. The LED (λ = 630 nm, power ≈ 380 mW/cm 2 ) was placed 2 mm from the biofilm. Subsequently, during 7 days of biofilm formation, the metabolic activity of the biofilms was assessed utilizing triphenyltetrazolium chloride, and the presence of 33 bacterial species was evaluated through DNA–DNA hybridization. Results: The findings indicated that the ALAD+L treatment was the sole intervention demonstrating a statistically significant reduction (∼70%) in the metabolic activity of the biofilms relative to the control group. Moreover, ALAD+L markedly diminished the overall biofilm count and the average counts of five bacterial species: S. intermedius , V. parvula , A. israelii , P. gingivalis , and E. saburreum . Conclusion: The integration of the photosensitizer Aladent with LED application significantly diminished metabolic activity and bacterial species count in the multispecies subgingival biofilm model, indicating substantial promise for the treatment of peri-implantitis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».