The impact of vaping on periodontitis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: While tobacco cigarette smoking has been proven to be a risk factor for periodontitis, limited information is available regarding vaping, a new alternative to smoking that has been branded as less harmful. Several important in vitro studies have shown that vaping has a similarly damaging effect as cigarette smoking on the health of the periodontium. However, a comprehensive review is lacking in this field. Therefore, we aimed to systematically review the literature about the impact of vaping on periodontitis. METHODS: The research question was created using the PICOs format. A systematic search of the following electronic databases was performed up to March 2020: Medline, Embase, PubMed, Cochrane, and grey literature. Human studies that assessed periodontal status (plaque index, bleeding on probing, clinical attachment loss, marginal bone loss, and probing depth) in e-cigarette users compared to non-smokers (control group) were assessed based on an estimate of fixed effects. The weights of the studies were calculated based on their risks of bias. RESULTS: After duplicates were removed, 1,659 studies were screened and 8 case-control studies that investigated the relationship between vaping and periodontal parameters in humans were selected after their risk of bias assessment. Estimated effects of vaping after weighting results based on their standard deviation showed increased plaque, marginal bone loss, clinical attachment loss, pocket depth, and reduced bleeding on probing. CONCLUSION: This study concluded that there is not enough evidence to fully characterize the impacts of vaping on periodontitis. However, within the limitations of our review and the selected included studies, the available results point to increased destruction of the periodontium leading to the development of the disease.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».