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Markers of periodontal disease and risk of stroke: INTERSTROKE case-control study

2024· article· en· W4399070960 sur OpenAlexaff
Robert Murphy, Graeme J. Hankey, Conor Judge, Catriona Reddin, Peter Langhorne, Patricio López‐Jaramillo, Charles Mondo, Denis Xavier, Xingyu Wang, Salim Yusuf, Martin O’Donnell

Notice bibliographique

RevueJournal of Stroke and Cerebrovascular Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Periodontal diseaseMedicineRisk factorDiseaseStroke riskDentistryInternal medicineIschemic strokeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Periodontal disease may be an important modifiable risk factor for stroke. AIMS: To determine the contribution of markers of periodontal disease to stroke risk globally, within subpopulations, and by stroke subtypes. METHODS: INTERSTROKE is the largest international case-control study of risk factors for first acute stroke. All participants were asked a standardised set of questions about the presence or absence of painful teeth, painful gums or lost teeth, as markers of periodontal disease, within the previous year. The total number of reported variables was calculated per participant. Multivariable conditional logistic regression examined the association of these variables with acute stroke. RESULTS: In 26901 participants, across 32 countries, there was a significant multivariable association between lost teeth and stroke (OR 1.11, 95 % CI 1.01 - 1.22), but not painful teeth (OR 1.00, 95 % CI 0.91-1.10) or painful gums (OR 1.01, 95 % CI 0.89 - 1.14). When these symptoms were considered together there was a graded increased odds of stroke, with the largest magnitude of association seen if a patient reported all three of painful teeth, painful gums and lost teeth (OR 1.34, 95 % CI 1.00 - 1.79). CONCLUSIONS: Our findings suggest that features of severe periodontal disease are a risk factor for acute stroke. Periodontal disease should be considered as a potentially modifiable risk factor for stroke.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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