Association between matrix metalloproteinase-3 gene polymorphism and susceptibility to chronic periodontitis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to explore the correlation between the Matrix Metalloproteinase-3 (MMP-3) 1171 5A/6A gene polymorphism and susceptibility to Chronic Periodontitis (CP). Methods: Following the PRISMA guidelines, a systematic search was conducted across four electronic databases (PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library) without any time or language limitations. The selection criteria included case-control studies examining the association between the MMP-3 gene polymorphism and CP. The data were independently extracted and cross-checked by two reviewers. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the studies. Statistical heterogeneity and publication bias were assessed. Results: Five studies, published between 2004 and 2019, met the inclusion criteria for the meta-analysis. No significant association was observed between MMP-3 gene polymorphism and CP susceptibility across all subjects in the four gene models. However, subgroup analysis revealed significant differences based on genotyping methods and smoking habits. Using PCR-RFLP genotyping method, the allele and additive models showed a positive correlation with the risk of CP (5A vs 6A, OR=1.12, 95%CI (1.02č 1.23); 5A5A vs 6A6A, OR=2.85, 95%CI (1.61č4.86)). In contrast, using Sanger sequencing method, the 5A mutation appeared to reduce CP susceptibility (5A vs 6A, OR=0.77, 95%CI (0.67č0.87); 5A5A vs 6A6A, OR= 0.20, 95%CI (0.09č0.42)). Moreover, smoking habits appeared to modulate the risk. Among smokers, the 5A mutation increased susceptibility to CP, while among nonsmokers it decreased. Conclusions: While no significant correlation was found in the overall population, the stratified analysis revealed nuanced relationships contingent on genotyping methods and smoking habits.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».