Clinical and Bacterial Markers of Periodontitis and Their Association with Incident All-Cause and Alzheimer’s Disease Dementia in a Large National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Microbial agents including periodontal pathogens have recently appeared as important actors in Alzheimer’s disease (AD) pathology. We examined associations of clinical periodontal and bacterial parameters with incident all-cause and AD dementia as well as AD mortality among US middle-aged and older adults. Clinical [Attachment Loss (AL); probing pocket depth (PPD)] and bacterial [pathogen immunoglobulin G (IgG)] periodontal markers were investigated in relation to AD and all-cause dementia incidence and to AD mortality, using data from the third National Health and Nutrition Examination Surveys (NHANES III, 1988–1994) linked longitudinally with National Death Index and Medicare data through January 1, 2014, with up to 26 years of follow-up. Sex- and age-specific multivariable-adjusted Cox proportional hazards models were conducted. Among those ≥65 years, AD incidence and mortality were consistently associated with PPD, two factors and one cluster comprised of IgG titers against Porphyromonas gingivalis (P. gingivalis), Prevotella melaninogenica (P. melaninogenica) and Campylobacter rectus (C. rectus) among others. Specifically, AD incidence was linked to a composite of C. rectus and P. gingivalis titers (per SD, aHR = 1.22; 95% CI, 1.04–1.43, p = 0.012), while AD mortality risk was increased with another composite (per SD, aHR = 1.46; 95% CI, 1.09–1.96, p = 0.017) loading highly on IgG for P. gingivalis, Prevotella intermedia, Prevotella nigrescens, Fusobacterium nucleatum, C. rectus, Streptococcus intermedius, Capnocylophaga Ochracea, and P. melaninogenica. This study provides evidence for an association between periodontal pathogens and AD, which was stronger for older adults. Effectiveness of periodontal pathogen treatment on reducing sequelae of neurodegeneration should be tested in randomized controlled trials.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».