Effects of Smoking and Treatment Status on Periodontal Bacteria: Evidence That Smoking Influences Control of Periodontal Bacteria at the Mucosal Surface of the Gingival Crevice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined whether smoking status could influence growth of potentially pathogenic bacteria in the periodontal environment of treated and untreated periodontal patients. METHODS: We have previously reported effects of treatment status on marker bacteria in our patients. We established a history of any smoking during 6 months prior to microbiological sampling (F-ME, 16 smokers out of 64; MHM, 70 smokers out of 185). We used a commercial immunoassay to quantitate Porphyromonas gingivalis, Prevotella intermedia, and Actinobacillus actinomycetemcomitans in paper point samples from periodontal sites. RESULTS: Logistic regression showed that in smokers, neither P. gingivalis nor A. actinomycetemcomitans was quantitatively increased, while P intermedia was somewhat increased. Multiple regression demonstrated that smoking disrupts the positive relationship between increasing probing depth and increasing bacterial growth that is found in non-smokers. In smokers, growth of marker bacteria at shallow sites (< or =5 mm) was significantly increased to the levels found at deeper sites (>5 mm) in both smokers and non-smokers. Supragingival plaque biofilm was identified as a reservoir for marker bacteria; smokers and nonsmokers had equal ranges of oral cleanliness. CONCLUSIONS: Smoking-associated periodontitis is not simply a reflection of oral cleanliness. Smoking extends a favorable habitat for bacteria such as P. gingivalis, P. intermedia, and A. actinomycetemcomitans to shallow sites (< or =5 mm). Molecular byproducts of smoking interfere with mechanisms that normally contain growth of damaging bacteria at the surface of the oral mucosa in gingival crevices. In this way, smoking can promote early development of periodontal lesions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».