MMP-9 Levels in the Gingival Crevicular Fluid of Chilean Rosacea Patients
Notice bibliographique
Résumé
Rosacea is a chronic inflammatory skin disease whose prevalence rates remain unknown in Chile. Laboratory benchmark testing for this disease is not useful, therefore, we aimed to evaluate the gingival crevicular fluid (GCF) levels of extracellular metalloproteinases (MMP)-2 and MMP-9 as novel rosacea biomarkers. We designed a cross-sectional study with a control group. Participants were systemically healthy adults (n = 20) and persons with rosacea (n = 18). We performed a periodontal evaluation and collected gingival crevicular fluid to measure MMP-2 and MMP-9 levels. Analysis showed mean and standard deviation of MMP-9 concentrations in the GCF for patients with rosacea was 764.52 ± 569.83 pg/mL; for healthy patients, it was 260.69 ± 170.43 pg/mL (p < 0.05). The diagnosis of rosacea was responsible for the levels of MMP-9 in the GCF (p < 0.05), as opposed to periodontitis, smoking, and age (p > 0.05). The Area under ROC for MMP-9 was 0.869 (95%, C.I: 0.719−0.956), with a sensitivity of 72.22% and specificity of 81.58% for the diagnosis of rosacea. We conclude that the quantification of MMP-9 in the GCF could be used as a biomarker of rosacea. Also, rosacea was responsible for increasing the levels of MMP-9 in the GCF independent of periodontal status.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».