Hyaluronic Acid in Dentistry: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Biocompatibility, anti-inflammatory properties, and regenerative potential. It plays a crucial role in enhancing wound healing, reducing inflammation, and supporting tissue repair. This review aims to evaluate the clinical efficacy of HA in various dental applications, including periodontal therapy, oral surgery, implantology, and the management of oral mucosal lesions. A systematic literature review was conducted following PRISMA guidelines. Searches were performed in PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library databases, focusing on studies published in the last 5 years. Inclusion criteria comprised clinical trials, cohort studies, and systematic reviews assessing HA’s effects on oral lichen planus, oral ulcers, periodontal disease, and post-surgical healing. Studies were evaluated for quality using the Cochrane Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale. The review identified five key studies demonstrating HA’s beneficial effects in dentistry. HA was shown to reduce pain and lesion size in oral lichen planus, enhance postoperative healing following third molar extractions, and improve alveolar ridge preservation when combined with demineralized bovine bone. Additionally, HA gel applications accelerated gingival healing post-gingivectomy, and its combination with photobiomodulation therapy further optimized wound repair. HA has proven to be a valuable adjunct in various dental treatments, promoting tissue regeneration and reducing postoperative complications. Its combination with other biomaterials and regenerative therapies enhances its clinical efficacy. However, further research is needed to standardize its application protocols and assess long-term outcomes. As advancements in biomaterials continue, HA is poised to play an increasingly significant role in modern dentistry.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».