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Enregistrement W2143049787 · doi:10.1111/jcpe.12417

Is weight gain associated with the incidence of periodontitis? A systematic review and meta‐analysis

2015· review· en· W2143049787 sur OpenAlexaboutno aff
Gustavo G. Nascimento, Fábio Renato Manzolli Leite, Loc Do, Karen Glazer Peres, Marcos Britto Corrêa, Flávio Fernando Demarco, Marco Aurélio Peres

Notice bibliographique

RevueJournal Of Clinical Periodontology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePeriodontitisOverweightMeta-analysisIncidence (geometry)Prospective cohort studyWaistBody mass indexObesityWeight gainCohort studyInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study aimed to conduct a systematic review assessing the effects of weight gain on the incidence of periodontitis in adults. METHODS: Electronic searches in four databases were performed up to and including February 2015. Only prospective longitudinal studies assessing the association between weight gain and the incidence of periodontitis in adults were eligible to be included in this study. All studies should state a clear description of nutritional status (Body Mass Index; Waist Circumference) as well as the case definition of periodontitis. Pooled relative risks (RR) for becoming overweight and obese on the incidence of periodontitis were estimated by meta-analysis. Quality was assessed with the Newcastle-Ottawa scale for cohort studies. RESULTS: Five articles were included in this review and meta-analysis with 42,198 subjects enrolled. Subjects who became overweight and obese presented higher risk to develop new cases of periodontitis (RR 1.13; 95%CI 1.06-1.20 and RR 1.33 95%CI 1.21-1.47 respectively) compared with counterparts who stayed in normal weight. CONCLUSIONS: A clear positive association between weight gain and new cases of periodontitis was found. However, these results are originated from limited evidence. Thus, more studies with longitudinal prospective design are needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations145
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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