Salivary biomarkers and cardiovascular disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this systematic review is to summarize the literature examining associations between salivary biomarkers and cardiovascular disease (CVD) status. CONTENTS: An advanced search was conducted using MeSH terms related to salivary biomarkers and CVD, and entered into the PubMed, Web of Science, and Google Scholar search databases. Four hundred and thirty-three records were narrowed to 22 accepted articles. Included titles were assessed for quality using the Newcastle-Ottawa scale, and ranked into categories of low, moderate, or high. SUMMARY: A total of 40 salivary biomarkers were analyzed among accepted articles. The most studied markers were salivary creatine kinase isoform MB, C-reactive protein (CRP), matrix metalloproteinase-9, troponin I, myeloperoxidase, myoglobin, and brain natriuretic peptide. Salivary CRP provided the most consistent trends. Statistically significant increases of salivary CRP were present with CVD in every study that analyzed it. The remaining six markers demonstrated varying patterns. OUTLOOK: Existing studies provide insufficient data to draw definitive conclusions. Current research shows that there is an association between some salivary biomarkers and CVD, but the details of existing studies are conflicting. Despite inconclusive results, the diagnostic potential of saliva shows promise as a non-invasive means of cardiovascular risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».