Evaluation of piezosurgery combined with L-PRF, A-PRF, and photobiomodulation for optimizing MRONJ treatment: an animal study
Notice bibliographique
Résumé
This research evaluates the complementary roles of piezosurgery, photobiomodulation (PBM), leukocyte- and platelet-rich fibrin (L-PRF), and advanced platelet-rich fibrin (A-PRF) in the management of medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ). First, we induced MRONJ lesions in rats. All rats were inspected for signs of MRONJ eight weeks post-extraction. Forty-nine rats having positive signs of MRONJ were selected and categorized into seven different groups: C (control), PS (piezosurgery), P (piezosurgery + PBM), A (piezosurgery + A-PRF), L (piezosurgery + L-PRF), A + P (piezosurgery + A-PRF + PBM), and L + P (piezosurgery + L-PRF + PBM). Thirty days after the last treatment session, euthanasia was carried out. Additionally, the healing of the lesions was evaluated radiographically, clinically, and histologically. The data were analyzed using STATA software version 14, with a significance level set at 5%. Based on the current research, L-PRF and A-PRF treatments led to significant improvements in radiographical, clinical, and histological parameters compared to the C group (P ˂ 0.05). The PBM, compared to the C group (P ˂ 0.05), decreased the number of empty lacunae and bone and wound exposure dimensions. 6 out of 7 cases showed complete MRONJ resolution in L + P and A + P (P ˂ 0.05). Consequently, no considerable difference between A-PRF and L-PRF treatment groups was observed (P ˃ 0.05). Considering the limitations of this animal study, we concluded that piezosurgery and photobiomodulation alone, unlike PRF, are insufficient for MRONJ treatment. Importantly, the combination of piezosurgery, PBM, and PRF therapy yielded the most promising results in addressing MRONJ. Further clinical investigations are required to confirm these findings.
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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 | 0,000 |
| 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)
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 ».