Periodontal bacteria in the brain—Implication for Alzheimer's disease: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Periodontitis is a chronic non-communicable disease caused by a dysbiotic microbiota. Pathogens can spread to the bloodstream, colonize other tissues or organs, and favor the onset of other pathologies, such as Alzheimer's disease (AD). Pathogens could permanently or transiently colonize the brain and induce an immune response. Thus, we analyzed the evidence combining oral bacteria's detection in the brain, both in animals and humans affected with AD. This systematic review was carried out following the PRISMA guideline. Studies that detected oral bacteria at the brain level were selected. The search was carried out in the Medline, Latindex, SciELO, and Cochrane Library databases. SYRCLE tool and Newcastle-Ottawa Scale were used for the risk of bias assessment. 23 studies were selected according to the eligibility criteria. Infection with oral pathogens in animals was related to developing neuropathological characteristics of AD and bacteria detection in the brain. In patients with AD, oral bacteria were detected in brain tissues, and increased levels of pro-inflammatory cytokines were also detected. There is evidence of a microbiological susceptibility to develop AD when the most dysbiosis-associated oral bacteria are present. The presence of bacteria in the brain is related to AD's pathological characteristics, suggesting an etiological oral-brain axis.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».