Cognitive dysfunction in young subjects with periodontal disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periodontal disease is an inflammatory, dysbiotic condition. Studies have shown that in the elderly, periodontal disease was associated with cognitive dysfunction and Alzheimer's disease. OBJECTIVE: To investigate whether young healthy subjects with periodontal disease have lower cognition compared to those without periodontal disease. The salivary cytokines (IL-1β, TNF-α) levels in relation to cognition were also tested. METHODS: In a monocenter, cross-sectional study, forty subjects [mean age (SD) = 34 (5) and 48% female] from western Romania were classified into periodontal disease conditions using radiographic assessment: 10 subjects had aggressive periodontitis (AGG_P), 20 chronic mild-moderate periodontitis (CR_P), and 10 no periodontitis (NL_P). Neuropsychological assessment performed by standardized neurologists and psychologist included Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), Montreal Cognitive Assessment test (MOCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), and Prague tests. Salivary cytokines levels were determined by ELISA. RESULTS: RAVLT and MOCA delayed recall scores were lower in AGG_P group compared to NL_P and CR_P. The learning curve was also different with subjects with AGG_P showing reduced learning performance. Contrary to our hypothesis, salivary IL-1β associated with immediate but not delayed cognitive scores. CONCLUSIONS: These results showed for the first time that subjects with AGG_P had cognitive dysfunction and IL-1β may play a role in this process.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».