The role of the oral microbiota and intrinsic host factors in peri-implant diseases: peri-implant mucositis versus peri-implantitis
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To characterize and compare the role of the oral microbiota and host biomarkers in patients with peri-implant mucositis and peri-implantitis. Methods: Patients diagnosed with either peri-implant mucositis (N=13) or peri-implantitis (N=20) were recruited from the Dr. Sam Borden Graduate Periodontics Clinic at the University of Manitoba. Subgingival plaque samples and crevicular fluid samples were collected from diseased implant sites and healthy natural teeth to study the local microbiome and host biomarker profiles, respectively. 16 rRNA and ITS rRNA amplicon sequencing were performed to detect bacterial and fungal species. Eight different cytokines were isolated and analyzed: IL-1β, IL-2, IL-4, IL-6, IL8, IL-10, IFN-γ, TNF-α. Results: Bacterial differential abundance analysis indicated statistically significant differences in the abundance of 17 different bacterial taxa and species between sites with peri-implant mucositis and peri-implantitis, most notably Tannerella forsythia was significantly more abundant at sites with peri-implantitis compared to sites with peri-implant mucositis. Fungal differential abundance analysis indicated that Malassezia species were significantly reduced in sites with peri-implant mucositis compared to sites with peri-implantitis. Cytokine analysis indicated no statistically significant differences in the crevicular concentrations of any cytokines analyzed between the peri-implant mucositis and peri-implantitis groups. Conclusion: Peri-implant mucositis and peri-implantitis have similar microbial communities and cytokine profiles; however, the presence of certain bacterial and fungal species may play a role in the transition between peri-implant diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».