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Enregistrement W2740259780 · doi:10.5539/gjhs.v9n8p169

Inflammation Mediators Related to Periodontal Disease and Pregnancy Outcomes: A Call for Quality of Antenatal Care While Promising Evidences Are Emerging

2017· article· en· W2740259780 sur OpenAlexvenueno aff
Juliana Pereira da Silva Faquim, Ana Paula Lima Oliveira, Marcelo José Barbosa Silva, Paulo Frazão

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyPeriodontitisObstetricsDiseasePopulationLow birth weightEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infections may play a significant role in the induction of births and prematurity. Periodontal disease could be a risk factor for pregnancy outcomes such as preterm birth, and low birth weight. Possible mechanisms of this relationship are the production of inflammatory mediators and cytokines like C-reactive protein (CRP), prostaglandin E2 (PGE2), matrix metalloproteinases, interleukin 1 (IL-1), IL-6, and tumor necrosis factor alfa (TNF-a); the translocation of periodontal pathogens to the feto-placental unit through blood stream, a periodontal reservoir of lipopolysaccharides (LPS); and shared risk factors. Although this knowledge is just emerging, it has important implications for the health services and the healthcare delivery model. Committed health teams to an interprofessional collaborative work within the health services can raise the quality of antenatal care. Population strategies directed to prevent and control periodontal disease can increase the periodontal health of the majority of people and affect positively risk groups. These inexpensive basic measures joined with other actions at different levels could enhance the quality of antenatal care and contribute for favorable pregnancy outcomes. Further researches need to clarify the evidences on those relationships.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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