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Enregistrement W2318092948 · doi:10.1093/ndt/gfv413

Patterns of oral disease in adults with chronic kidney disease treated with hemodialysis

2015· article· en· W2318092948 sur OpenAlexaff
Suetonia C. Palmer, Marinella Ruospo, Germaine Wong, Jonathan C. Craig, Massimo Petruzzi, Michele De Benedittis, Pauline Ford, David W. Johnson, Marcello Tonelli, Patrizia Natale, Valeria Saglimbene, Fabio Pellegrini, Eduardo Celia, Rubén Gelfman, Miguel Leal, Mariëtta Török, Paul Stroumza, L. Frantzen, Anna Bednarek-Skublewska, Jan Duława, Domingo del Castillo, Amparo Bernat, Jörgen Hegbrant, Charlotta Wollheim, Staffan Schön, Letizia Gargano, Casper P. Bots, Giovanni FM Strippoli

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioKidney diseaseComorbidityHemodialysisPeriodontitisDiabetes mellitusConfidence intervalDialysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral disease is a potentially treatable determinant of mortality and quality of life. No comprehensive multinational study to quantify oral disease burden and to identify candidate preventative strategies has been performed in the dialysis setting. METHODS: The ORAL disease in hemoDialysis (ORALD) study was a prospective study in adults treated with hemodialysis in Europe (France, Hungary, Italy, Poland, Portugal and Spain) and Argentina. Oral disease was assessed using standardized WHO methods. Participants self-reported oral health practices and symptoms. Sociodemographic and clinical factors associated with oral diseases were determined and assessed within nation states. RESULTS: Of 4726 eligible adults, 4205 (88.9%) participated. Overall, 20.6% were edentulous [95% confidence interval (CI), 19.4-21.8]. Participants had on average 22 (95% CI 21.7-22.2) decayed, missing or filled teeth, while moderate to severe periodontitis affected 40.6% (95% CI 38.9-42.3). Oral disease patterns varied markedly across countries, independent of participant demographics, comorbidity and health practices. Participants in Spain, Poland, Italy and Hungary had the highest mean adjusted odds of edentulousness (2.31, 1.90, 1.90 and 1.54, respectively), while those in Poland, Hungary, Spain and Argentina had the highest odds of ≥14 decayed, missing or filled teeth (23.2, 12.5, 8.14 and 5.23, respectively). Compared with Argentina, adjusted odds ratios for periodontitis were 58.8, 58.3, 27.7, 12.1 and 6.30 for Portugal, Italy, Hungary, France and Poland, respectively. National levels of tobacco consumption, diabetes and child poverty were associated with edentulousness within countries. CONCLUSIONS: Oral disease in adults on hemodialysis is very common, frequently severe and highly variable among countries, with much of the variability unexplained by participant characteristics or healthcare. Given the national variation and high burden of disease, strategies to improve oral health in hemodialysis patients will require implementation at a country level rather than at the level of individuals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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