Caries and Periodontitis: Contesting the Conventional Wisdom on Their Aetiology
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We review the literature on the oral microbiome and the role of the microbiota in the development of dental caries and periodontitis. While most research has been focused on identifying one or more specific determinants of these diseases, the results have provided limited predictive value and have not been able to explain the variation in the distribution of these diseases observed in epidemiological or clinical studies. Drawing on existing knowledge about the nature of the oral microbiota, we suggest that a stochastic model based on the Weiner process provides simple and parsimonious explanations for the pathogenesis of both caries and periodontitis, making few assumptions, and providing explanations for phenomena that have hitherto proved difficult, or have required complex arguments, to explain. These diseases occur as the result of the dental hard tissues and periodontal tissues integrating the random "noise" caused by normal metabolic activities of commensal microorganisms in the dental biofilm. The processes that result in the progression and regression of caries and periodontitis may be considered as "natural," rather than pathological, even if, when left unchecked over long periods of time, they can result in the development of pathologies. The likelihood of progression or regression can be influenced by other determinants, but these processes will nevertheless occur in the absence of such influences. The distributional characteristics of the model approximate the findings of epidemiological studies indicating that, for both caries and periodontitis, there will be few sites affected in the early period after the eruption of the permanent dentition, but in those older there is an almost linear relationship with increasing age; furthermore, the longer a site survives without being affected, the less likely that it will be affected. We discuss the clinical and public health importance of these findings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle