Oral inflammatory load: Neutrophils as oral health biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Periodontal diseases present a significant challenge to our healthcare system in terms of morbidity from the disease itself as well as their putative and deleterious effects on systemic health. The current method of diagnosing periodontal disease utilizes clinical criteria solely. These are imprecise and are somewhat invasive. There is thus significant benefit to creating a non-invasive test as a method of screening for and monitoring of periodontal diseases, and, in particular, chronic periodontitis. Oral polymorphonuclear neutrophil (oPMN) counts have been found to correlate with extent of oral inflammation and the presence and severity of periodontal diseases. Potentially then, quantification of oPMNs might be used to identify and measure the severity of oral inflammation (oral inflammatory load; OIL) in subjects with healthy and inflamed periodontal tissues, demonstrating a positive correlation between higher oPMN counts and the extent/severity of OIL. These findings support the development and utilization of a non-invasive chair-side test enabling rapid, accurate, and objective screening of OIL based on measurement of oPMN numbers (similar to white blood cell levels in blood as used in medicine for assessment of infection). The use of such a test before, during, and after treatment of gingivitis and periodontitis could lead to improvements in timing of intervention (ie, when inflammation is active) thereby reducing long-term morbidity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».