Effect of Eating Cheese on Ca and P Concentrations of Whole Mouth Saliva and Plaque
Notice bibliographique
Résumé
A study was undertaken to examine the release of calcium and phosphate from cheese during mastication. Unstimulated saliva was collected for baseline analysis in the initial study followed by saliva collection after chewing different cheeses with and without biscuits. In the second study, volunteers who had abstained from tooth cleaning for 24 h had plaque samples taken from two quadrants, they then chewed cheese in their own personal eating manner, and a second sample of plaque was taken within 5 min. The results showed that the calcium ion concentration of the oral fluids rose from a mean of 30 micrograms/ml to between 200 and 540 micrograms/ml, depending on the type of cheese, but the phosphate concentration fell below baseline. The release of both ions tended to be less when the cheese was eaten with a biscuit. In the second study a highly significant rise in plaque calcium concentration was shown after eating cheese, but no consistent change in phosphate level was found. Acidic soft drinks, following eating, tended to reduce the plaque calcium levels, but no consistent change was found if tea or coffee was taken following the cheese consumption. It is suggested, from these findings, that cheese eaten alone at the very end of a meal raises plaque calcium and might be effective in reducing dental caries.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».