Radiographic Periodontal Bone Loss in Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the extent and severity of radiographic periodontal bone loss in patients with different stages of chronic kidney disease (CKD) and explored a potential dose-response relationship between bone loss and CKD-related biomarkers. METHODS: Panoramic radiographs were obtained from 129 CKD patients (78 males and 51 females; mean age: 63.5 years, range: 24 to 91 years), including 63 patients undergoing dialysis for an average of 3.3 years (range: 0.5 to 14 years). Glomerular filtration rate (GFR), dialysis dose, and levels of serum biomarkers were obtained through a hospital database. Interproximal bone loss was assessed as a percentage of root length. RESULTS: Twenty-nine participants were edentulous (23.8% of those on dialysis versus 21.2% of those with residual kidney function; χ(2) test, P = 0.724). The extent of bone loss was higher among dialysis patients (analysis of variance [ANOVA], P = 0.007), but no clear dose-response association between CKD stage and extent was evident. GFR, dialysis dose, and levels of serum biomarkers did not differ between edentulous and dentate individuals, and only serum albumin was lower in patients with extensive bone loss (ANOVA, P = 0.030). After adjusting for dialysis status, the severity of bone loss was positively associated with glucose levels (multiple regression, P = 0.019) and white blood cell count (P = 0.032), whereas the number of teeth present was positively associated with plasma phosphorus (P = 0.008) and negatively with glucose levels (P = 0.011). CONCLUSION: Despite a higher extent of bone loss in dialysis patients, the lack of a dose-response association between bone loss and CKD stage or the levels of CKD-related serum biomarkers underscores the complex relationship between the two conditions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».