The Association Between Thalassemia Major and Periodontal Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this cross-sectional study is to compare the local and systemic levels of soluble receptor activator of nuclear factor-κB ligand (sRANKL), osteoprotegerin (OPG), a proliferation-inducing ligand (APRIL), B-cell activating factor (BAFF), interleukin (IL)-6, and IL-8 in biofluids of patients with thalassemia major (TM) with or without gingivitis. METHODS: Seventy-seven patients are included in this study (TM, n = 29; systemically healthy, n = 48). Gingival crevicular fluid (GCF), saliva, and serum levels of IL-6, IL-8, sRANKL, OPG, BAFF, and APRIL were determined by enzyme-linked immunosorbent assay. Data were analyzed by appropriate non-parametric or parametric statistical tests. RESULTS: Median GCF, serum, and saliva levels for BAFF (P <0.001) and IL-6 and IL-8 (P <0.005) were higher in TM gingivitis than in systemically healthy gingivitis (P <0.001). GCF, serum, and saliva levels for APRIL, sRANKL, IL-6, and IL-8 were higher in TM than in systemically and periodontally healthy comparison groups (P <0.05). Positive correlations were found between bleeding on probing (BOP), plaque index (PI) scores, and GCF APRIL, serum sRANKL, serum OPG, and sRANKL concentrations in TM groups (P <0.05). Several significant positive correlations were found between BOP, PI scores, and biofluid parameters also in systemically healthy groups. CONCLUSION: TM may have a role in the underlying systemic hematologic condition and potentially affect gingival inflammation via dysregulation of lymphocytes and increased activation of osteoclasts.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».