Assessment of periodontal conditions and systemic disease in older subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis (OPOR) is a common chronic disease, especially in older women. Patients are often unaware of the condition until they experience bone fractures. Studies have suggested that OPOR and periodontitis are associated diseases and exaggerated by cytokine activity. Panoramic radiography (PMX) allows studies of mandibular cortical index (MCI), which is potentially diagnostic for OPOR. AIMS: i). To study the prevalence of self-reported history of OPOR in an older, ethnically diverse population, ii). to assess the agreement between PMX/MCI findings and self-reported OPOR, and iii). to assess the likelihood of having both a self-reported history of OPOR and a diagnosis of periodontitis. MATERIALS AND METHODS: PMX and medical history were obtained from 1084 subjects aged 60-75 (mean age 67.6, SD +/- 4.7). Of the films, 90.3% were useful for analysis. PMXs were studied using MCI. The PMXs were used to grade subjects as not having periodontitis or with one of three grades of periodontitis severity. RESULTS: A positive MCI was found in 38.9% of the subjects, in contrast to 8.2% self-reported OPOR. The intraclass correlation between MCI and self-reported OPOR was 0.20 (P < 0.01). The likelihood of an association between OPOR and MCI was 2.6 (95%CI: 1.6, 4.1, P < 0.001). Subjects with self-reported OPOR and a positive MCI had worse periodontal conditions (P < 0.01). The Mantel-Haentzel odds ratio for OPOR and periodontitis was 1.8 (95%CI: 1.2, 2.5, P < 0.001). CONCLUSIONS: The prevalence of positive MCI was high and consistent with epidemiological studies, but only partly consistent with a self-reported history of osteoporosis with a higher prevalence of positive MCI in Chinese women. Horizontal alveolar bone loss is associated with both positive self-reported OPOR and MCI.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».