Inflammation Mediators Related to Periodontal Disease and Pregnancy Outcomes: A Call for Quality of Antenatal Care While Promising Evidences Are Emerging
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».