Association between Periodontal Disease and Peptic Ulcers among Japanese Workers: MY Health Up Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the association between periodontal disease and peptic ulcers in a working population. METHODS: Self-administered questionnaires were distributed to all employees of a large insurance company in Japan. The questionnaire asked about their health status and lifestyle habits. Peptic ulcer was defined as either stomach ulcer, duodenal ulcer, or both. For the evaluation of periodontal disease, three indices were used: (a) loss of five or more teeth, (b) having been told of having periodontitis, and (c) periodontal risk score. RESULTS: Of the eligible 28 765 subjects analyzed, peptic ulcer was present in 397 (1.4%). The results of bivariate analyses showed that a significantly higher proportion of subjects with peptic ulcer reported that they lost five or more teeth (35.3 vs. 17.4%, p<0.001) or that they were told they had periodontitis (33.5 vs. 20.7%, p<0.001). Moreover, the periodontal risk score was higher for those with peptic ulcer than those without (mean 0.83 vs. 0.59, p<0.001). In multivariate logistic regression analyses, statistical associations were found between the presence of peptic ulcer and loss of five or more teeth (odds ratio (OR): 1.41, 95% confidence interval (CI): 1.13-1.76, p<0.01), having been told of having periodontitis (OR: 1.28, 95% CI: 1.03-1.59, p<0.05), and a 1-point increase in the periodontal risk score (OR: 1.17, 95% CI: 1.04-1.30, p<0.01), respectively. CONCLUSION: Modest but statistically significant associations were found between the self-reported measures of periodontal disease and peptic ulcers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».