Anti-Inflammatory Effect of Eugenia Jambolana on Epithelial Thickness in Induced Gingivitis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to correlate the histological changes in gingival epithelium, after tropical application of Eugenia jambolana and to observe the effect of Eugenia jambolana extract on the thickness of epithelium on induced gingivitis in albino rats. Material and Methods: This experimental study was conducted in the animal house, Anatomy Department, Post Graduate Medical Institute, Lahore, Pakistan. A total of 48 albino rats were selected and were further divided into three main groups i.e. Group A (Control; healthy mucosa, no intervention), Group B (Experimental B; inflamed mucosa with an application of extract), and Group C (Experimental C; inflamed mucosa with no intervention) having 4 subgroups each based on the number of days i.e. 3rd, 4th, 10th and 20th day. Histological changes in the buccal mucosa were observed on the respective days, after inducing the gingivitis in both the control and experimental group. Results: Results were recorded on the 3rd, 4th, 10th and 20th days. On the 3rd day, signs of severe gingivitis appeared in both experimental groups 1B and 1C. An epithelial thickness of 12.00±2.160µm was observed in group 1B and, 10.2/5±1.708 µm in group 1C. On day 4th, in group-2B, the epithelial thickness was 12µm±1.633µm. The epithelial thickness was 10.25µm±1.708µm in group C. On day 10th, group 3B exhibited, a thickness of 20.00 µm±1.633µm. In group 3C, the thickness of epithelium was 23.75µm±1.258µm. On day 20th, the thickness was 23µm ±1.155µm in group 4B. In group 4C, the thickness was 24µm ±1.414µm. Conclusion: This study proved the beneficial effects of Eugenia jambolana on the healing of gingivitis. The contents in Eugenia jambolana have an anti-inflammatory action on soft tissues which could be beneficial to treat gingivitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».