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Enregistrement W4214863310 · doi:10.21203/rs.3.rs-27921/v1

Assessing the association between periodontitis and preterm low birth weight: A case control study

2020· preprint· en· W4214863310 sur OpenAlexaff
Peace Uwambaye, Cyprien Munyanshongore, Stephen Rulisa, Harlan J. Shiau, Assuman Nuhu, Michael S KERR

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow birth weightPeriodontitisAssociation (psychology)MedicineObstetricsDentistryPsychologyPregnancyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Premature deliveries are the main causes of prenatal and infant mortality and morbidity in developed societies and is an important problem in obstetrics. Maternal periodontitis is a very prevalent condition that has suspected to be associated with adverse pregnancy outcomes like preterm birth and low birth weight. However, there are still conflicting results and this study have been done to determine the association between periodontitis and preterm low birth weight in order to get necessary information that will enable us to improve mothers’ and children’s health by recommending the screening tool to be used by nurses and midwives to screen for periodontal diseases during antenatal consultations. Methods A case control study was done on 555 women on post-partum period. This case control was in ratio of 1:2; 1 case of preterm and low birth weight to 2 controls. There were 185 cases with preterm deliveries/ gestation age < 37 weeks and low birth weight / weight < 2500 g and 370 controls with term delivery/ gestation age of above or equal to 37 weeks and normal birth weight babies 2500 g and above. Multivariate regression analysis was done and the variables were hierarchically grouped into three groups: first categories of demographic variables were put in the regression model as step 1. Second category were other potential factors were put in regression model as the second step. The third category or the third step of regression model, the researcher put periodontitis as it was hypothesized a major predictor variable. Results Significant association was found between periodontitis and preterm low birth weight; women who had periodontitis had 6 times the odds of giving birth to preterm low birth weight babies compared to women who had no periodontitis (p < 0.001) (95% CI 3.9, 10.4). Conclusion Periodontitis is a risk factor for preterm low birth weight and preventive solutions like having 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)0,005
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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