Clinical indices and local levels of inflammatory biomarkers in per‐implant health of obese and nonobese individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity seem to regulate peri-implant health. It is proposed that peri-implant crevicular fluid (PICF) levels of interleukin (IL)-1β and IL-6 are higher in obese as compared to nonobese individuals. OBJECTIVE: The purpose of the present clinico-laboratory study is to estimate and compare the clinical and radiographic indices and PICF levels of IL-1β and IL-6 among obese and nonobese patients. MATERIALS AND METHODS: individuals). Clinical indices for both periodontal and peri-implant evaluating plaque index (PI), bleeding on probing (BOP), probing depth (PD), clinical attachment level (CAL), and crestal bone loss (CBL) were recorded around teeth and implants. PICF was collected and assessed for the levels of IL-1β and IL-6 using enzyme-linked immunosorbent assay. RESULTS: A significant difference was observed in PI and BOP around natural teeth and implants in obese patients, respectively (P < .05). CBL was found to be significantly higher among obese as compared to nonobese patients (P = .022). Peri-implant and periodontal PD was higher in obese as compared to nonobese but did not reach statistical significance. Levels of IL-1β and IL-6 were statistically significantly higher among obese patients as compared to nonobese (P = .001). Pearson correlation analysis showed IL-1β was positively correlated with CBL (P = .0079), whereas IL-6 showed positive correlation with both BOP (P = .0019) and CBL (P = .015) among obese patients. CONCLUSIONS: Clinical peri-implant parameters were worse and proinflammatory biomarkers were significantly higher in obese patients compared with nonobese subjects. The findings of the present study suggests that increased proinflammatory biomarkers in PICF of obese patients may modulate peri-implant inflammation around dental implants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».