Systematic review and meta-analysis of the association of neutrophil-to-lymphocyte ratio and platelet-to-lymphocyte ratio with periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent evidence suggests the relationship between periodontitis and systemic inflammation, which complete blood count can assess (CBC)-derived biomarkers such as neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR). We conducted this meta-analysis to evaluate the levels of NLR and PLR of patients with periodontitis compared to those of healthy controls. METHODS: Web of Science, PubMed, ProQuest, Scopus, and Open Grey were searched for studies published before October 20, 2024, without any limitation on date and language; then, using the random-effects model, we reported a standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval (CI). In order to assess the quality of publications, we used the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Our study was registered in PROSPERO (CRD42023475214). RESULTS: Overall, 11 articles were included in the analysis. We found that patients with periodontitis had elevated levels of NLR compared to healthy controls (SMD = 0.30, 95% CI 0.08-0.52, p = 0.007) In the subgroup analysis according to race, patients with periodontitis had elevated levels of NLR compared to healthy controls in among East Asian patients (SMD = 0.35, 95% CI 0.15-0.55, p = 0.001), but not among Turkish (SMD = 0.15, 95% CI - 0.30-0.61, p = 0.50) and Indian (SMD = 0.38, 95% CI - 0.17-0.94, p = 0.18) patients. In addition, PLR level was not different among patients with periodontitis and healthy controls (SMD = 0.06, 95% CI - 0.71-0.83, p = 0.87). CONCLUSIONS: The findings of our investigation, which indicate higher NLR levels in periodontitis patients, show that immune dysregulation plays a role in the etiology of the disease.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».