Exploring Salivary Biomarkers in Pediatric Obesity: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Childhood obesity and overweight are linked to subclinical inflammatory conditions. The present manuscript aimed to undertake a scoping review exploring the relationship between childhood obesity and salivary biomarkers to answer the following question: “Are salivary biomarkers trustful factors/indicators for childhood obesity?” The main search terms used were: “obesity and salivary biomarkers and children” (Pubmed, Scielo, Scopus, Embase databases: 1999–2025). Assessed articles were carefully classified according to a predetermined criterion (Newcastle–Ottawa Scale), and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) were considered. Papers involving children >13 years, duplicates/triplicates, literature reviews, and non-related to the question addressed were excluded. More than 30 salivary biomarkers were assessed in the thirteen studies appraised. Three studies were rated as having a high level of evidence, two as moderate, and eight as having a low level. Fourteen biomarkers were found to be significantly increased in childhood obesity/overweight (p < 0.05): leptin, insulin, α-amylase, tumor necrosis factor α, interleukin 6, vascular endothelial growth factor-A, C-reactive protein, monocyte chemotactic protein-1, resistin, phosphate, nitric oxide, interleukin 1β, uric acid and fetuin-A; and three were found to be significantly decreased (p < 0.05): adiponectin, secretory immunoglobulin A, and interleukin-12p70. In conclusion, the present review supported the idea that saliva might be a promising diagnostic tool in early life and that it is a significant source of obesity biomarkers in children.
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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 | 0,019 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».