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Enregistrement W4412684897 · doi:10.4103/sjoralsci.sjoralsci_56_24

Impact of mediterranean diet adherence on periodontal disease: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4412684897 sur OpenAlexaboutno aff
Hussam M. Alqahtani, Nawaf Alfahad, Sohaib Shujaat, Abdullah Alghamdi, Amal Alamri, Saleh Alwatban

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Oral Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPeriodontal diseaseMediterranean dietMedicineSystematic reviewMediterranean climateDiseaseMEDLINEEnvironmental healthDentistryInternal medicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periodontal disease is a bacterial-driven inflammatory condition compromising the supporting anatomical structures of teeth and can result in tooth loss. The Mediterranean diet (MD), which emphasizes the consumption of healthy fats, fruits, vegetables, and whole grains, is thought to benefit periodontal health. This systematic review examines the evidence regarding the connection between MD adherence and periodontal disease-related outcomes. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, this systematic review was registered with PROSPERO Comprehensive searches of SCOPUS, MEDLINE, The Cochrane Library, and Web of Science identified 15 eligible articles. Data extraction included study characteristics, intervention details, sample sizes, and outcomes related to periodontal health. The bias risk assessment was conducted using the Newcastle–Ottawa Scale in cohort, cross-sectional, and prospective/exploratory studies. In contrast, randomized controlled trials (RCTs) underwent evaluation utilizing the Cochrane risk of bias (RoB) tool – a meta-analysis employed a random-effects approach to accommodate the variability in treatment effect estimates among the included papers. The meta-analysis revealed that adherence to the MD significantly prevented low, moderate, and severe periodontal disease (Tau² =5.31, χ2 = 43804.00, P < 0.00001). Subgroup analyses demonstrated considerable reductions in gingival inflammation, with a standardized mean difference (SMD) of − 1.46, a 95% confidence interval of − 2.07 to − 0.09, and a P = 0.03, as well as reductions in bleeding on probing (P = 0.0001) among MD adherents. RoB assessments indicated good quality in two out of ten cross-sectional studies, with minimal bias in RCTs; however, one RCT presented with unclear risks. MD adherence is linked with decreased periodontal parameters, including gingival inflammation and plaque levels. These findings suggest that incorporating the MD into dietary recommendations may function as a beneficial adjunctive strategy in avoiding and controlling periodontal disease. Further research, particularly RCTs, is warranted to reinforce these associations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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