Physical Activity Reduces the Prevalence of Periodontal Disease: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regular physical activity boosts several physical capacities and reduces many inflammatory markers of several diseases. In this sense, periodontal disease is a multifactorial inflammatory disease of tooth supporting tissues that has been claimed to trigger processes of systemic alterations. The aim of this systematic review and meta-analysis was to assess the effects of physical activity on periodontal disease. Methods: Observational studies published until August 2018 were searched in online databases (PubMed, Scopus, Web of Science, The Cochrane Library, LILACS, OpenGrey and Google Scholar) after developing a PECO statement that focused on the comparison between adults that followed a routine of exercises or presented a sedentary lifestyle and its effects on periodontal disease. Searching and data extraction were conducted by following PRISMA guidelines. Registration protocol: CRD42016049661. Quality assessment and risk of bias were analyzed by following Fowkes and Fulton protocol. Results: A total of 512 references were retrieved, while only seven were considered eligible. Two meta-analysis involving the prevalence of periodontal disease and unadjusted/adjusted Odds ratio were performed. One of studies did not find association between clinical periodontal parameters and physical activity. Six articles suggested an association between periodontal disease and regular practice of physical activity since a reduction of periodontal prevalence was observed. Moderate level of evidence was demonstrated on GRADE analysis. Conclusion: Physical activity was associated as a potential tool for reduction of periodontal disease prevalence. The frequency of physical activity is directly related to a low occurrence of periodontitis. However, it is important that further investigations evaluate the effects of other exercise variables, such as volume and intensity, on the periodontal disease prevalence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».