Evaluation of a long-term antimicrobial dental adhesive via in vitro biodegradation and in vivo rodent secondary caries models
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Bacterial-derived secondary caries is a primary cause of dental treatment failure at the artificial material-tissue interface. We previously developed ultra-long-term antimicrobial/antidegradative drug-silica particles (DSPs) to counter this interfacial failure. The aim of the current study was to evaluate a novel DSP-filled-adhesive system via in vitro and in vivo (rat) anti-secondary-caries studies. Methods DSPs were incorporated into commercial total-etch dental adhesive at 10 % wt. to make DSP-SBMP. Interfacial specimens of DSP-SBMP-dentin and control SBMP-dentin were incubated 0- or 6-months in simulated salivary esterase, and subsequently with S. mutans/L. rhamnosus co-culture. Interfacial biomarkers were assessed via confocal microscopy and micro-computed-tomography. DSP-SBMP and SBMP were used to restore teeth in 16 SD rats in a 7-week split-mouth secondary caries study followed by clinical and µCT caries analysis and organ histology to assess biocompatibility. Results In vitro, interfacial biofilm viability (-23.1 ± 4.3 %) and biomass (-19.2 ± 4.9) were reduced by DSP-SBMP, as was cavitated (-78.6 ± 13.8 %) and demineralized (-33.4 ± 8 %) volume (ANOVA, Tukey HSD, p < 0.05). In vivo clinically observed primary and secondary caries counts were reduced on DSP-SBMP-restored teeth (χ 2 p < 0.05). No significant toxic effects were observed. Significance This comprehensive in vitro and in vivo antimicrobial/antidegradative analysis of a new dental biomaterial, accurately modeling the chemical and biological environment these materials must perform in, provided comprehensive understanding of potential material performance that strongly supports continued development and clinical evaluation. The clinical relevance of the in vitro model used in this study was validated by the in vivo animal model and could be used to assess new dental biomaterials.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».