Subgingival biodiversity in subjects with uncontrolled type‐2 diabetes and chronic periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: There is a bidirectional relationship between periodontal disease and type-2 diabetes mellitus (DM). Inflammatory mediators may negatively affect glycemic control, and increased glucose levels and resultant glycation end-products may alter the host response against bacterial infection. However, no agreement has been reached regarding the effect of DM on periodontal subgingival microbiota. Therefore, the purpose of the present study was to compare the subgingival biodiversity in deep periodontal pockets of subjects with chronic periodontitis and either uncontrolled type-2 diabetes or no diabetes using 16S rRNA gene cloning and sequencing. MATERIAL AND METHODS: Twelve subjects with uncontrolled type-2 diabetes (glycated hemoglobin > 8%) and eleven nondiabetic subjects presenting severe and generalized chronic periodontitis were selected. Subgingival biofilm from periodontal pockets > 5 mm were assessed using the 16S rRNA gene cloning and sequencing technique. RESULTS: Significant differences were observed in subgingival microbiota between diabetic and nondiabetic subjects. Diabetic subjects presented higher percentages of total clones of TM7, Aggregatibacter, Neisseria, Gemella, Eikenella, Selenomonas, Actinomyces, Capnocytophaga, Fusobacterium, Veillonella and Streptococcus genera, and lower percentages of Porphyromonas, Filifactor, Eubacterium, Synergistetes, Tannerella and Treponema genera than nondiabetic individuals (p < 0.05). Moreover, some phylotypes, such as Fusobacterium nucleatum, Veillonella parvula, V. dispar and Eikenella corrodens were detected significantly more often in diabetic subjects than in nondiabetic subjects (p < 0.05). CONCLUSION: Subjects with uncontrolled type-2 diabetes and chronic periodontitis presented significant dissimilarities in subgingival biodiversity compared with nondiabetic subjects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».