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Enregistrement W3135768361 · doi:10.1186/s12884-021-03700-0

Assessing the association between periodontitis and premature birth: a case-control study

2021· article· en· W3135768361 sur OpenAlexaff
Peace Uwambaye, Cyprien Munyanshongore, Stephen Rulisa, Harlan J. Shiau, Assuman Nuhu, Michael Kerr

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeriodontitisReproductive medicinePremature birthObstetricsPregnancyGestationChildbirthPediatricsDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Premature delivery is among the leading causes of perinatal mortality and morbidity in developed societies, which is an important obstetrics problem. Maternal periodontitis is a prevalent condition that has been suspected to be associated with adverse pregnancy outcomes such as premature birth. However, there are still conflicting results about this possible relationship, therefore this study was designed to test the association between maternal periodontitis and premature birth. This study also provides information about a new screening tool recommended for use by nurses and midwives to screen for periodontal diseases during antenatal consultations in order to improve the health of mothers and children. METHODS: A retrospective case-control study was conducted at 12 health facilities in the Southern Province of Rwanda from February to August, 2018. A total of 555 women in the postpartum period were enrolled in the study. Cases and controls were enrolled in a ratio of 1:2; each enrolled case of preterm birth was followed by 2 unmatched control subjects that were next on the register and who delivered at term gestation. A total of 185 cases of preterm deliveries and 370 controls of term delivery were enrolled in the study. Multivariate regression analysis was used and the independent variables were hierarchically entered in three groups: The first group involved demographic variables that were put in the regression model as Step 1. The second group was made up of other potential risk factors that were placed in the regression model as the second step. Periodontitis was entered in the final regression step, as it was hypothesized as the main predictor variable. RESULTS: A statistically significant association was found between periodontitis and premature birth. Women who had periodontitis had 6 times the odds of giving birth to premature birth infants compared to women who had no periodontitis (OR: 6.360, 95% CI 3.9, 10.4). CONCLUSION: The study results indicate that periodontitis is strongly associated with premature birth. Preventive solutions including the use of a periodontitis screening tool for nurses and midwives during antenatal care consultations, are highly recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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