Preconception Periodontitis and Risk of Spontaneous Abortion in a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have evaluated the association between periodontitis and spontaneous abortion (SAB), and all had limitations. We used data from the Pregnancy Study Online (PRESTO), a prospective preconception cohort study of 3,444 pregnancy planners in the United States and Canada (2019-2022), to address this question. Participants provided self-reported data on periodontitis diagnosis, treatment, and symptoms of severity (i.e., loose teeth) via the enrollment questionnaire. SAB (pregnancy loss at <20 weeks' gestation) was assessed via bimonthly follow-up questionnaires. Participants contributed person-time from the date of a positive pregnancy test to the gestational week of SAB, loss to follow-up, or 20 weeks' gestation, whichever came first. We fitted Cox regression models with weeks of gestation as the time scale to estimate adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs), and we used inverse probability of treatment weighting to account for differential loss to follow-up. We used probabilistic quantitative bias analysis to estimate the magnitude and direction of the effect of exposure misclassification bias on results. In weighted multivariable models, we saw no appreciable association between preconception periodontitis diagnosis (HR = 0.97, 95% CI: 0.76, 1.23) or treatment (HR = 1.01, 95% CI: 0.79, 1.27) and SAB. A history of loose teeth was positively associated with SAB (HR = 1.38, 95% CI: 0.88, 2.14). Quantitative bias analysis indicated that our findings were biased towards the null but with considerable uncertainty in the bias-adjusted results.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».