Meta‐Analysis of Salivary Flow Rates in Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether salivary flow decreases as a function of aging. DESIGN: Meta-analysis. SETTING: Literature review. PARTICIPANTS: Individuals aged 18 and older reported to be free of major systemic disease. MEASUREMENTS: Relevant studies were identified through a literature search of several databases, from their inception to June 2013. Studies were included if saliva had been collected on at least one occasion in subjects aged 18 and older and if the data were presented in a manner that enabled comparisons of younger and older participants. Differences in salivary flow rates between age groups were calculated for each salivary source and condition and reported as standardized mean differences (SMDs), standard errors (SEs) and 95% confidence intervals (CIs). The results were pooled using a random effects model. A separate analysis examining medication use was also conducted. RESULTS: Forty-seven studies were included. Whole (SMD = 0.551, SE = 0.056, 95% CI = 0.423-0.678, P < .001) and submandibular and sublingual (SMSL) (SMD = 0.582, SE = 0.123, 95% CI = 0.341-0.823, P < .001) salivary flow rates were reduced significantly in older participants and in unstimulated and stimulated conditions. In contrast, parotid and minor gland salivary flow rates were not significantly reduced with increasing age. Additionally, unstimulated and stimulated SMSL, and unstimulated whole salivary flow rates were significantly lower in older adults, regardless of medication usage. CONCLUSION: The aging process is associated with reduced salivary flow in a salivary-gland-specific manner; this reduction in salivary flow cannot be explained on the basis of medications. These findings have important clinical implications for maintaining optimal oral health in older adults.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».