Defensin-Mediated Oral Immunity: A Systematic Review and Meta-Analysis of DEFB1 Expression in Preventive Dentistry Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human beta-defensin 1 (DEFB1), together with other defensins, serves as a fundamental immune protector for oral tissues since it suppresses harmful microbial growth and fosters healthy oral conditions. The research included two main purposes assessing the relationship between DEFB1 expression levels and genetic polymorphism with oral disease risks, and evaluating DEFB1's potential for oral disease prevention biomarker use. Methods: This research performed a systematic review and meta-analysis on 11 observational studies using PubMed, Google Scholar, and Web of Science databases. The data extraction process concentrated on recording DEFB1 expression data together with clinical results and population characteristics. The risk-of-bias tools were done using the Newcastle Ottawa tool, while a random-effects model was applied for meta-analysis due to heterogeneity in the studies. Results: Eleven studies that contained DEFB1 gene polymorphisms and expression were considered. Rs11362 and rs1799946 polymorphisms and low levels of DEFB1 gene/protein were linked to increased risks of oral diseases, such as caries and periodontitis. The effect sizes were noted as 2.26 (95% CI: 0.90 -5.67) and -0.59 (95% CI: -1.28 to 0.09). Subgroup and sensitivity analyses showed the same direction of effect. Nonetheless, the significant heterogeneity was recorded (I2 > 90 percent), and the overall certainty of evidence was low because of the study design, inconsistency, and imprecision. Discussion: Research findings show that DEFB1 demonstrates potential as an indicator of susceptibility to diseases, although specific studies exhibit some variation in their results. Additional research needs standardized approaches to advance knowledge.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».