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Enregistrement W2067668152 · doi:10.1038/sj.bdj.2014.908

The prevalence of periodontal disease in a Romano-British population c. 200-400 AD

2014· article· en· W2067668152 sur OpenAlexaff
T. Raitapuro-Murray, Theya Molleson, Francis J. Hughes

Notice bibliographique

RevueBDJ · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensSurrey Memorial Hospital
Organismes subventionnairesQueen Mary University of London
Mots-clésPeriodontitisMedicineTooth lossDentistryCohortCohort studyPopulationPrevalenceDiabetes mellitusPeriodontal diseaseObservational studyDiseaseOral healthInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the prevalence of moderate to severe periodontitis in an ancient British cohort c. 200-400 AD. DESIGN: Observational study to assess periodontal and other oral disease parameters. SETTING: Natural History Museum, London. SUBJECTS AND METHODS: 303 skulls from a Romano-British burial site in Poundbury, Dorset were examined for evidence of dental disease. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was presence of moderate to severe periodontitis. Secondary outcomes included: amount of horizontal bone loss; prevalence of ante-mortem tooth loss; and presence of other dental pathologies. RESULTS: The overall prevalence of moderate to severe periodontitis was just greater than 5%. The prevalence rate remained nearly constant between ages 20 to 60, after which it rose to around 10%. The number of affected teeth increased with age. Horizontal bone loss was generally minor. Caries was seen in around 50% of the cohort, and evidence of pulpal and apical pathology was seen in around 25%. CONCLUSIONS: The prevalence of moderate to severe periodontitis was markedly decreased when compared to the prevalence in modern populations, underlining the potential importance of risk factors such as smoking and diabetes in determining susceptibility to progressive periodontitis in modern populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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