Periodontitis severity relationship with metabolic syndrome: A systematic review with meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to investigate the association between periodontitis severity and metabolic syndrome (MetS) through systematic review, registered in PROSPERO: CRD42021232120. Selected articles were independently chosen by three reviewers from six databases, including using article reference lists, up until March 2022. Eligible studies were observational, without language limitation, and in subjects aged at least 18 years. The methodological quality of selected studies was assessed using the Newcastle‐Ottawa Scale. Random effects models calculated summary measurements (odds ratio‐OR, 95% confidence interval, 95%CI). The I 2 test evaluated the statistical heterogeneity of the data. Sensitivity, subgroup, and meta‐regression analyses were performed. For the reliability of evidence, the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations tool was used. A total of 2133 records were identified, and 14 studies were included comprising 24,567 participants. The summary odds ratio showed a positive association between individuals with moderate (OR adjusted = 1.26; 95%CI = 2.10–5.37; I 2 = 45.85%), and severe periodontitis (OR adjusted = 1.50; 95%CI:1.28–1.71; I 2 = 56.46%), and MetS. Subgroup and meta‐regression analyses showed that study effect size was influenced by year of publication, study design, and MetS diagnostic criteria, contributing to inter‐study variability. The findings showed that moderate and severe levels of periodontitis are associated with MetS, suggesting a possible dose–response effect.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».