Association between Periodontitis and HbA1c Levels in Non-Diabetic Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: A high detection rate of diabetes among dental visitors has been reported recently. This systematic review aimed to evaluate the association between periodontitis and glycated hemoglobin (HbA1c) levels among non-diabetic individuals. Methods: The EMBASE, MEDLINE, Web of Science, Cochrane Library, PubMed, and Open GREY databases were searched, and observational studies published until 1st June 2023 were identified. A methodological quality assessment was conducted based on the original and modified versions of the Newcastle–Ottawa scale. Cohort, case–control, and cross-sectional studies that performed clinical periodontal examinations and measured HbA1c levels in non-diabetic adults were included. A meta-analysis was conducted to estimate the weighted mean difference (WMD) between individuals with and without periodontitis. Results: In total, 29 case–control and 5 cross-sectional studies were selected from 2583 potentially eligible articles. Among them, sixteen case–control and three cross-sectional studies with moderate to high quality were selected for the meta-analyses. The HbA1c levels in periodontitis patients were significantly higher than those in individuals with healthy periodontal conditions (WMD = 0.16; p < 0.001) among the non-diabetic populations. Conclusions: This study reveals a significant association between periodontitis and HbA1c levels in non-diabetic populations. Thus, HbA1c screening may be recommended to detect potential hyperglycemia in non-diabetic periodontitis patients.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».