Effect of Nutritional Interventions on Serum C-reactive Protein Levels in Patients with Periodontitis: A Comprehensive Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Elevated level of serum C-reactive protein, a systemic inflammation biomarker, is associated with periodontitis, a common inflammatory condition. This meta-analysis aimed to determine the effects of nutritional interventions on serum C-reactive protein levels in patients with periodontitis. We searched the Cochrane Library, PubMed, Scopus, and Web of Science databases according to PRISMA guidelines, including articles published until December 2023. The articles were selected according to predetermined inclusion criteria, and data extraction and quality assessment were conducted utilizing the Newcastle-Ottawa Scale and standardized forms. Seven out of 438 identified articles met the inclusion criteria. We found that patients with periodontitis had a statistically significant correlation between nutritional interventions and decreased serum C-reactive protein levels (p < 0.05). The interventions included specified dietary modifications and dietary supplements, including vitamin C and folic acid. Diverse patient demographics and intervention categories were observed across the identified articles. Thus, this meta-analysis confirmed that nutritional interventions can reduce serum C-reactive protein levels in patients with periodontitis; therefore, dietary modification is essential in managing the systemic inflammation associated with periodontal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».