Microbiome in Early Childhood Caries: Caries Severity-Dependent Insights
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Children with early childhood caries (ECC) show different caries severities and susceptibility in different tooth types and location in the oral cavity. The study aimed to investigate differences in the oral microbiome in ECC subjects stratified according to the severity of caries and between more and less caries-prone teeth within the same subjects. METHODS: Supragingival plaque from the upper and lower anterior regions in the oral cavity of subjects were collected in 3 groups of increasing caries severity: G1 - molar (M) caries only; G2 - molar and upper anterior (UA) caries; and G3 - M + UA + lower anterior (LA) caries followed by microbiome analysis. RESULTS: Alpha-diversity analyses showed inter- but no intra-individual statistically significant differences between the UA and LA (p < 0.001, LA > UA) and a significant difference between the microbiome of the three caries groups (p < 0.001). There were significant beta-diversity differences between G1 and G2 (p < 0.05) and in the composition and diversity among the three groups (p < 0.001). Actinomyces, Saccharibacteria_genera_inserta_sedis, and Eikenella had increased differential abundance in G1 versus G3 and Fusobacterium was less abundant in G2 compared to the other groups. CONCLUSIONS: There were clear distinct differences in tooth-site-specific and caries-severity microbiome diversity patterns and bacterial abundance profiles in S-ECC children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».