Assessment of tissue oxygenation of periodontal inflammation in patients with coronary artery diseases using optical spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have recently developed a non-invasive periodontal diagnostic tool that was validated in periodontitis patients without systemic disorders like coronary artery disease (CAD). The purpose of present study is to verify whether this optical instrument can also be used in periodontitis patients with CAD. METHODS: A total of 62 periodontitis patients with CAD were recruited along with a control group consisting of 59 age and gender matched periodontitis volunteers without systemic disorders. Using a portable optical near-infrared spectrometer, optical spectra were obtained, processed and evaluated from the two groups. A modified Beer-Lambert unmixing model that incorporates a nonparametric scattering loss function was used to determine the relative contribution of deoxygenated hemoglobin (Hb) and oxygenated hemoglobin (HbO2) to the overall spectrum. The balance between tissue oxygen delivery and utilization in periodontal tissues was then assessed. RESULTS: Tissue oxygen saturation was significantly decreased in the periodontitis sites (p < 0.01), compared to the healthy sites in those individuals with CAD. There was a trend towards increased concentration of Hb and decreased concentration of HbO2 from healthy to diseased sites, without statistical significance (p > 0.05). No statistical differences were found in tissue oxygen saturation between the CAD and control groups either in periodontal healthy or inflammatory sites. CONCLUSION: This study supports the hypothesis that optical spectroscopy can determine the periodontal inflammation in patients with certain systemic disorders like CAD. And the overall periodontal oxygenation profiles in CAD patients resemble those in non-CAD individuals either in healthy or inflammatory sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».