The Impacts of Probiotics Supplementation on the Treatment of Periodontitis: An Umbrella Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Probiotics supplementation has many beneficial impacts on periodontitis outcomes. OBJECTIVE: This umbrella meta-analysis evaluated the effectiveness of probiotics in treating periodontitis, focusing on primary outcome measures, including reductions in probing pocket depth (PPD), clinical attachment level (CAL), bleeding on probing (BOP), plaque index (PI), gingival index (GI), and PDD reduction in medium and deep pockets. DATA SOURCE: The Scopus, PubMed, Web of Science, Embase, and Google Scholar online databases were searched up to January 2024. DATA EXTRACTION: All meta-analyses evaluating the impact of probiotics supplementation on periodontitis outcomes were considered eligible. DATA ANALYSIS: A random-effects model was employed to estimate the pooled results. Subgroup and sensitivity analyses were conducted. The quality of the studies was evaluated using the AMSTAR2 tool. Overall, 19 meta-analyses with 67 data sets were included in this umbrella review. Our findings indicated that probiotics supplementation significantly decreased BOP (effect size [ES]: -8.20; 95% CI: -15.10 to -1.31; P = .02) and CAL after sensitivity analysis (ES: -0.52; 95% CI: -0.75 to -0.28; P < .05). No other significant effect was observed on PPD, PI, GI, or PDD reduction in medium and deep pockets. CONCLUSION: This umbrella meta-analysis found that, during their treatment process, probiotics supplementation may positively affect BOP and CAL in people with periodontitis.
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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 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».