Relationship between periodontitis and microangiopathy in type 2 diabetes mellitus: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Whether periodontitis increases the risk of diabetic microangiopathy remains controversial. The present meta-analysis aims to investigate the relationship between periodontitis and diabetic microangiopathy in patients with type 2 diabetes mellitus. METHODS: PubMed, EMBASE, Web of Science, the Cochrane Library, CNKI, and WanFang data were searched without language restrictions. The methodological quality of the studies included was assessed using Newcastle-Ottawa Scale method, and meta-analysis was performed by Review Manager 5.3. Odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were used to assess the risk of periodontitis for diabetic microangiopathy among patients with type 2 diabetes. RESULTS: Thirteen cross-sectional studies, covering 10 570 participants, were included in the present meta-analysis. The results demonstrated that periodontitis was associated with increased risk of type 2 diabetic microangiopathy (OR: 2.43, 95% CI: 1.65-3.56), diabetic retinopathy (OR: 4.33, 95% CI: 2.19-8.55), and diabetic nephropathy (OR: 1.75, 95% CI: 1.07-2.85), while periodontitis was not associated with diabetic neuropathy (OR: 0.99, 95% CI: 0.19-5.12). Subgroup analysis among the studies in Asian (OR: 3.06, 95% CI: 1.94-4.84) and North American (OR: 1.42, 95% CI: 1.08-1.86) populations confirmed the existed association between periodontitis and type 2 diabetic microangiopathy. The relationship still existed in groups with sample size larger than 500 (OR: 1.77, 95% CI: 1.34-2.34) and smaller than 500 (OR: 3.33, 95% CI: 1.38-8.03). A sensitivity analysis confirmed the stability of the results by excluding moderate quality studies or removing articles one after the other. CONCLUSION: Current evidences have proved that periodontitis is associated with increased risk of diabetic microangiopathy in patients with type 2 diabetes mellitus. This conclusion may provide useful evidence for correlated clinical researches. PROSPERO registration number CRD42021247773.
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 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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».