Current concepts and an alternative perspective on periodontal disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological data from countries worldwide show a consistent pattern implying that a fraction of around 10% of those over 40-50 years in all populations will exhibit severe periodontitis with the potential risk of losing teeth during their life-time. The subgingival microbiota shows striking similarities between populations irrespective of disease severity and can only marginally explain the clinical pattern. It is also difficult to explain this pattern by genetic and acquired risk factors such as systemic disease (e.g. diabetes) or habits (e.g. smoking) even if they may have a confounding effect on the disease. MAIN TEXT: Inflammation of the gingiva appears to be a normal and physiological response to the presence of commensal bacteria along the gingival crevice and in the dental biofilm. Over many years of exposure to the dental biofilm, the chronic inflammation in the gingiva gradually results in a loss of attachment and bone loss. Numerous laboratory and clinical studies have provided insight into the potential role of determinants that are associated with periodontitis. However, it has been difficult to relate the findings to the pattern of the distribution of the disease observed in epidemiological studies. We propose a simple and parsimonious model that considers all the multitude of potential determinants as creating effectively random noise within the dental biofilm to which the tissues react by accumulating the effects of this noise. CONCLUSIONS: We suggest that such a model can explain many of the epidemiological features of periodontal breakdown over time, and we discuss its clinical implications.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».