Association between prediabetes and periodontitis: a meta-analysis of observational studies with multivariate analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growing evidence suggests that prediabetes may increase the risk of periodontitis, though the extent of this association remains unclear. To provide a clearer understanding, this meta-analysis focused on observational studies that utilized multivariate analyses to adjust for key confounding factors. MATERIAL AND METHODS: A comprehensive search of PubMed, Embase, and Web of Science was conducted to identify observational studies assessing the relationship between prediabetes and periodontitis. Only studies that utilized multivariate analyses were included to minimize confounding bias. The quality of the studies was evaluated with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model, with heterogeneity assessed by the I² statistic. RESULTS: Ten observational studies with 38,727 participants were included. Overall, individuals with prediabetes had a significantly higher risk of periodontitis compared to normoglycemic individuals (OR: 1.27, 95% CI: 1.09 to 1.48, p < 0.001) with moderate heterogeneity (I² = 53%). Subgroup analyses revealed a stronger association in studies where the proportion of men was < 45% compared to those ≥ 45% (OR: 1.75 vs. 1.15, p for subgroup difference = 0.01). Studies with lower quality (NOS score = 7) showed a stronger association compared to higher-quality studies (NOS score = 8 or 9, p for subgroup difference = 0.003). CONCLUSION: This meta-analysis found that prediabetes may be independently associated with an increased risk of periodontitis. Further research is needed to explore the mechanisms underlying this association and potential sex-specific effects.
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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 | 0,031 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,075 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».