Periodontal and chronic kidney disease association: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Chronic kidney disease (CKD) and kidney failure is increasing globally and evidence from observational studies suggest periodontal disease may contribute to kidney functional decline. Methods Electronic searches of the PubMed, EMBASE, Web of Science, Scopus and Cochrane Library databases were conducted for the purposes of conducting a systematic review. Hand searching of reference lists was also performed. Meta‐analysis of observational studies involving periodontal disease and chronic kidney disease in adults was performed. Results A total of 17 studies was selected from an initial 4055 abstracts. Pooled estimates indicated the odds of having CKD were 60% higher among patients with periodontitis: pooled OR 1.60 (95% CI 1.44–1.79, I235.2%,P = 0.11) compared to those without. Conversely, a similar magnitude but non‐significant higher odds of having periodontal disease was found among people with CKD 1.69 (95% CI: 0.84, 3.40, I2= 89.8%,P < 0.00) versus non‐CKD. Meta‐regression revealed study quality based on the Newcastle‐Ottawa Scale and statistical adjustment for potential confounders explained almost 35% of the heterogeneity in the studies investigating the association between CKD and periodontitis. Conclusions Moderate evidence for a positive association between periodontitis and CKD exists. Evidence for the opposite direction is extremely weak based on significant heterogeneity between studies.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».