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Enregistrement W2565010330 · doi:10.1111/jcpe.12664

The subgingival microbiome, systemic inflammation and insulin resistance: The Oral Infections, Glucose Intolerance and Insulin Resistance Study

2016· article· en· W2565010330 sur OpenAlexaff
Ryan T. Demmer, Alexander Breskin, Michael Rosenbaum, Aleksandra M. Zuk, Charles A. LeDuc, Rudolph L. Leibel, Bruce J. Paster, Moı̈se Desvarieux, David R. Jacobs, Panos N. Papapanou

Notice bibliographique

RevueJournal Of Clinical Periodontology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésInsulin resistanceSystemic inflammationMedicineInflammationMicrobiomeInsulinDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinologyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inflammation might link microbial exposures to insulin resistance. We investigated the cross-sectional association between periodontal microbiota, inflammation and insulin resistance. METHODS: The Oral Infections, Glucose Intolerance and Insulin Resistance Study (ORIGINS) enrolled 152 diabetes-free adults (77% female) aged 20-55 years (mean = 34 ± 10). Three hundred and four subgingival plaque samples were analysed using the Human Oral Microbe Identification Microarray to measure the relative abundances of 379 taxa. C-reactive protein, interleukin-6, tumour necrosis factor-α and adiponectin were assessed from venous blood and their z-scores were summed to create an inflammatory score (IS). Insulin resistance was defined via the HOMA-IR. Associations between the microbiota and both inflammation and HOMA-IR were explored using multivariable linear regressions; mediation analyses assessed the proportion of the association explained by inflammation. RESULTS: The IS was inversely associated with Actinobacteria and Proteobacteria and positively associated with Firmicutes and TM7 (p-values < 0.05). Proteobacteria levels were associated with insulin resistance (p < 0.05). Inflammation explained 30-98% of the observed associations between levels of Actinobacteria, Proteobacteria or Firmicutes and insulin resistance (p-values < 0.05). Eighteen individual taxa were associated with inflammation (p < 0.05) and 22 with insulin resistance (p < 0.05). No findings for individual taxa met Bonferroni-adjusted statistical significance. CONCLUSION: Bacterial measures were related to inflammation and insulin resistance among diabetes-free adults.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations108
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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