Retrospective Analysis of Periodontal Bone Loss from Orthopantogram X-Ray of Diabetic and Non-Diabetic Patients Visiting Punjab Dental Hospital Lahore
Notice bibliographique
Résumé
Background: Periodontitis is a dental public health issue evident by interdental bone loss which can be detected by periapical and Orthopantograph (OPG) radiograph. The objective of this retrospective study was to compare bone loss in diabetic and non-diabetic patients visiting Punjab Dental Hospital (PDH) Lahore. Methods: Bone loss was measured in mesial and distal sites of six teeth i.e. tooth numbers 16, 11, 26, 31, 36, and 46 and a mean score was assigned to each tooth. A score < 2 mm was taken as normal and > 2mm as bone loss from the cementoenamel junction (CEJ) to interdental bone (Alveolar bone crest). Data was entered into SPSS 22. Variables like age and bone loss were analyzed as mean and SD. A Chi-square test was applied between diabetic, non-diabetic, and independent variables. A p-value of equal to or less than 0.05 was taken as significant. Results: This study included 101 OPG X-ray, 39 (38.6%) diabetic and 62 (61.4) non-diabetics. The mean age in the diabetic group is 44.2821±6.1 and in non-diabetic individuals it is 31.7581±9.3. Bone loss in diabetics was as high as compared to non-diabetics. Such as in diabetics, tooth no.16’s mean value is 3.8462 as compared to non-diabetics 2.7258. Significant association between bone loss and status of diabetes was observed in all teeth except tooth no. 31. Conclusion: Radiographically, bone loss is more common in diabetic individuals than non-diabetic healthy people. First molars have more bone loss than incisors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».