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Enregistrement W4294597785 · doi:10.1111/odi.14368

Sugar‐sweetened beverages and periodontal disease: A systematic review

2022· review· en· W4294597785 sur OpenAlexaboutno aff
Vandana Gupta, Anika Dawar, Upendra Singh Bhadauria, Bharathi Purohit, Nilima Nilima

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGingivitisMedicinePeriodontitisDentistrySystematic reviewBleeding on probingEnvironmental healthDietary SucroseGrading (engineering)MEDLINEObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review aims to determine the association between the consumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) and periodontal disease. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed to conduct a literature search on five electronic databases till January 2022. Systemically healthy individuals consuming SSBs and presenting periodontal disease (gingivitis/periodontitis) were included. The modified Newcastle-Ottawa Scale and the Grading of Recommendation Assessment Development and Evaluation criteria were respectively used to assess the risk of bias and the evidence's quality. Of the 1303 eligible records identified in the initial search, ten studies (nine cross-sectional and one case-control) were selected for the final review. Among the included articles, five reported SSBs intake in the form of carbonated soft drinks, two as sugary drinks, two as soft drinks, and one as coffee with added sugar. Four studies reported gingivitis as an outcome, while the remaining six studies reported periodontitis using validated indices. The included studies were of medium to high quality. Consumption of SSBs may increase gingival bleeding, thereby gingivitis and the risk of periodontitis. Intake of added sugars like SSBs should be considered as a potential factor during gingival/periodontal risk assessment. Further studies are warranted to establish additional evidence of association.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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