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Record W7018888306

Effets préventifs et thérapeutiques des polyphénols dans des modèles in vitro de la maladie parodontale

2019· other· fr· W7018888306 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal and Marine Management
Canadian institutionsnot available
FundersRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et OsseuseUniversitetet i OsloUniversité Laval
KeywordsAggregatibacter actinomycetemcomitansPorphyromonas gingivalisFusobacterium nucleatumPeriodontal disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les maladies parodontales sont des maladies inflammatoires multifactorielles ayant comme étiologie primaire l’accumulation d’un biofilm bactérien dans le sillon gingival. Elles sont modulées par des facteurs immunologiques de l’hôte qui en déterminent l’évolution et la sévérité et se traduisent cliniquement par une destruction des tissus de soutien de la dent. Les maladies parodontales constituent un réel problème de santé publique en raison de leur forte prévalence et des coûts qui leur sont associés. Le cadre thérapeutique parodontal vise à contrôler l’infection et la réponse immunitaire. L’objectif étant le rétablissement d’une flore microbienne compatible avec le maintien de la santé parodontale. À cet égard, nous proposons comme hypothèse que les polyphénols constituent des molécules bioactives naturelles capables d’agir sur plusieurs cibles thérapeutiques de la maladie parodontale incluant la réponse pro-inflammatoires de l’hôte et les facteurs de virulence des bactéries parodontopathogènes hautement dysbiotiques. En vue de vérifier cette hypothèse, le premier objectif de ce projet doctoral fut d’évaluer la capacité des polyphénols à atténuer les mécanismes de pathogénicité des principales bactéries parodontopathogènes plus spécifiquement Porphyromonas gingivalis, Fusobacterium nucleatum et Aggregatibacter actinomycetemcomitans. Le second objectif portait sur l’évaluation du potentiel anti-inflammatoire et antioxydant des polyphénols, dans le but de réduire la destruction tissulaire induite par la pérennisation de l’inflammation parodontale. Enfin, le troisième objectif a permis d’évaluer la capacité des polyphénols à renforcer l’intégrité de la barrière épithéliale gingivale dans le but de contrecarrer la pathogenèse bactérienne caractérisée par la colonisation, l’invasion et la destruction tissulaire. Les résultats obtenus dans ce projet doctoral ont permis de mettre en évidence des propriétés antibactériennes, anti-adhérentes et anti-inflammatoires de plusieurs classes de polyphénols, en plus de leurs capacités à renforcer l’intégrité de la barrière épithéliale. Ces propriétés font des polyphénols des molécules prometteuses en vue d’une utilisation préventive ou thérapeutique pour le contrôle des maladies parodontales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.190
Teacher spread0.183 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
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