Medicina periodontal biorreguladora: una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: El modelo de salud tradicional, centrado en el control de los síntomas, ha mostrado limitaciones frente a enfermedades crónicas. Ante esto, surge la Medicina Biorreguladora de Sistemas (MBrS), un enfoque que promueve la autorregulación del organismo mediante tratamientos con medicamentos multicomponente y fitoterapéuticos. Su posible aplicación en odontología, especialmente en periodontitis, ha impulsado el estudio de diversas moléculas naturales con potencial para prevenir o reducir la resorción ósea. Esta revisión sistemática analiza cualitativamente la evidencia disponible en modelos animales y humanos. Metodología: Se realizó una revisión sistemática cualitativa según directrices PRISMA-P. Se incluyeron estudios en animales y en humanos, publicados en los últimos 10 años en inglés o castellano. La búsqueda se efectuó en cinco bases de datos (SciELO, CENTRAL, PubMed, LILACS y Web of Science) utilizando términos MeSH. La selección y análisis de datos se realizó en duplicado. Se aplicaron herramientas para evaluar riesgo de sesgo: SYRCLE para estudios en animales, Newcastle-Ottawa para estudios observacionales y RoB 2 para ensayos clínicos aleatorizados. Resultados: Se encontraron 1.252 artículos sobre caléndula, cafeína, piperina, curcumina y omega-3. Se seleccionaron 53 estudios según los criterios de inclusión y exclusión. La caléndula y la piperina redujeron la pérdida ósea e inflamación en modelos animales. La curcumina y el omega-3 mostraron estos efectos tanto en animales como en humanos. En el caso de la cafeína, la evidencia fue contradictoria, aunque se observó actividad antibacteriana en modelos experimentales. Conclusiones: En conjunto, las moléculas biorreguladoras han demostrado ser capaces de disminuir o prevenir la resorción ósea causada por periodontitis, tanto en estudios experimentales animales como en ensayos clínicos en humanos. Se requiere más evidencia que permita determinar con precisión la eficacia, seguridad y aplicabilidad terapéutica de cada una de ellas de forma individual.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».