Molar Incisor Hypomineralization and Periodontitis in Adolescents: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the association between molar incisor hypomineralization (MIH) and periodontitis in adolescents. METHODS: A population-based study was undertaken of Brazilian adolescents aged 18 and 19 years (n = 2515). MIH was assessed according to Ghanim's criteria. The outcomes were Periodontitis Indicators, a continuous latent variable estimated on the basis of the common variance shared by the indicators bleeding on probing (BoP), probing pocket depth (PPD ≥ 4 mm) and clinical attachment level (CAL ≥ 3 mm), as well as periodontitis cases defined according to CDC-AAP. Structural equation modelling was used, and the models were adjusted for lower socioeconomic status, sex, smoking, triglycerides/high-density lipoprotein (TG/HDL) (mg/dL) and visible plaque index. Two other approaches were used for sensitivity analysis: (i) logistic regression, considering the effect of MIH on periodontitis (CDC/AAP) at the individual level, and (ii) multilevel regression to evaluate the association of MIH with CAL and PPD, considering the tooth as the unit of analysis, adjusted for other tooth-level and individual-level variables. RESULTS: The prevalence of MIH was 16.86% (n = 423). Individuals with MIH had higher values of the Periodontitis Indicators through a direct pathway (standardized coefficient [SC] = 0.193, p < 0.001) and indirectly mediated by biofilm (SC = 0.263, p < 0.001). MIH was also associated with periodontitis according to CDC-AAP (SC = 0.071, p < 0.001) and indirectly mediated by biofilm (SC = 0.344, p < 0.001). Consistently, lower socioeconomic status, sex, TG/HDL and biofilm were associated with both periodontal outcomes. Tooth-level sensitivity regression analysis confirmed the association observed in individual-level analyses. CONCLUSION: Our findings suggest that adolescents with MIH are susceptible to periodontitis, and it is therefore important to monitor their periodontal health.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».