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Enregistrement W3199710225 · doi:10.21203/rs.3.rs-885356/v1

The Relationship Between Tooth Loss and Hypertension: a Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W3199710225 sur OpenAlexaboutno aff
Akio Tada, Rumi Tano, Hiroko Miura

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTooth lossMedicineMeta-analysisGuidelineBlood pressureCohort studyDentistryIncidence (geometry)CohortInternal medicinePathologyOral health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding association between tooth loss and hypertension is important for improving cardiovascular health. We searched for publications that were published between July 2011 and June 2021 using three electronic databases (PubMed, EMBASE, and Scopus) and conducted a systematic review and meta-analysis on the association between tooth loss and hypertension. Quality assessments were performed using the Critical Appraisal Skills Program guideline, Newcastle–Ottawa Scale and the GRADE approach. Twenty studies (17 cross-sectional studies, and 3 cohort studies) met the inclusion criteria for this review. Most cross-sectional studies showed that subjects with more tooth loss exhibited a greater proportion of hypertension and higher systolic blood pressure than those with less tooth loss. Meta-analyses revealed a statistically significant association between tooth loss and hypertension. The pooled ORFs of hypertension for having tooth loss with no tooth loss and for edentulous with dentate were 2.22 (95% CI 2.00-2.45) and 4.94 (95% CI: 4.04–6.05), respectively. In cohort studies, subjects with more tooth loss had a greater incidence of hypertension than those with less tooth loss during the follow-up period. The present systematic review and meta-analysis suggested that tooth loss is associated with an increased risk of hypertension and higher systolic blood pressure.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,025
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,459
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,046 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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