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Enregistrement W4405898050 · doi:10.71000/ijhr194

INVESTIGATING THE ROLE OF ORAL MICROBIOME DYSBIOSIS IN THE DEVELOPMENT AND PROGRESSION OF ATHEROSCLEROSIS AND CARDIOVASCULAR DISEASES: A META-ANALYSIS

2024· article· en· W4405898050 sur OpenAlexaff
Aymen Rashid, Ahmad Azad Ab. Rashid, Chetan Dev, Atta M. Arif, Muaz Shafique Ur Rehman, Muhammad Faisal, Muhammad Subhan

Notice bibliographique

RevueInsights-Journal of Health and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysbiosisOral MicrobiomeSystemic inflammationPeriodontitisMicrobiomeMeta-analysisMedicineInflammationImmunologyInternal medicineGut floraBioinformaticsDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The oral microbiome, comprising bacteria, fungi, and viruses, plays a critical role in oral and systemic health. Disruption of this microbiota balance, termed oral microbiome dysbiosis, is associated with systemic conditions such as cardiovascular diseases (CVDs) and atherosclerosis. Dysbiosis triggers systemic inflammation characterized by elevated pro-inflammatory cytokines and acute-phase proteins, which may exacerbate CVD progression. Despite substantial evidence linking oral dysbiosis to systemic health, the exact extent and mechanisms of this relationship remain underexplored. Objective: This meta-analysis aimed to investigate the association between oral microbiome dysbiosis and cardiovascular diseases, with a particular focus on its role in systemic inflammation and the progression of atherosclerosis. Methods: A systematic search of PubMed, Scopus, and Google Scholar was conducted according to PRISMA guidelines. The analysis included randomized controlled trials, observational studies, and reviews evaluating oral microbiome dysbiosis and its impact on systemic inflammation and cardiovascular outcomes. Data were synthesized using a random-effects model to calculate pooled odds ratios (ORs) and relative risks (RRs) with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was assessed using the I² statistic. Subgroup analyses were performed for high-risk populations, including diabetic individuals and patients with periodontitis. Results: Nine studies involving 1,930 participants were included. Pooled analysis revealed significant associations between oral microbiome dysbiosis and systemic inflammation (OR: 1.8; 95% CI: 1.5–2.1; p < 0.01; I² = 30%) and myocardial infarction (RR: 1.4; 95% CI: 1.2–1.6; p = 0.02; I² = 20%). Periodontitis strongly correlated with systemic inflammation (OR: 2.1; 95% CI: 1.8–2.4; p = 0.005; I² = 40%). Subgroup analyses highlighted increased cardiovascular risks in diabetic patients (RR: 1.6; 95% CI: 1.3–1.9) and alcohol drinkers (OR: 1.4; 95% CI: 1.2–1.6). Conclusion: Oral microbiome dysbiosis significantly contributes to systemic inflammation and cardiovascular diseases. Addressing this dysbiosis through interdisciplinary strategies, including oral health interventions and lifestyle modifications, may mitigate cardiovascular risks. Further longitudinal and interventional studies are needed to establish causal pathways and assess the efficacy of periodontal treatments in reducing systemic inflammation.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,075
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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