Effects of smoking on tooth loss among individuals under periodontal maintenance therapy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dental mortality has been reported by longitudinal studies on periodontal maintenance therapy (PMT), but the independent effect of smoking on tooth loss (TL), adjusted for important confounding variables, has been poorly evaluated. This systematic review aimed to assess and analyze the isolated effect of smoking TL among individuals undergoing PMT. Electronic, manual, grey literature, and recent articles (from April 2018) were searched, with no restriction regarding language; respective dates of publication were included. Epidemiological clinical studies reporting TL data among smokers undergoing PMT in comparison to nonsmoker control groups were selected. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was performed, as well as I2 heterogeneity and sensitivity tests. Evidence quality was assessed using GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation). Eleven papers were included in the systematic review: four case-control and seven cohort studies. Ten out of the 11 studies concluded that smoking was an important risk factor for the occurrence of TL. Meta-analysis of four of the cohort studies found that smokers had 3.24 times the chance of occurrence of TL than nonsmokers undergoing PMT (95%CI: 1.33-7.90). Overall, studies' risk of bias was low. The quality of the scientific evidence moderately supports that smokers undergoing PMT have a greater chance of TL than nonsmokers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».