Vaping and Early Periodontal Damage in Teens: Associations with Community Periodontal Index Scores and Salivary Inflammatory Markers
Notice bibliographique
Résumé
Electronic cigarette (e-cigarette) use has grown dramatically among adolescents, and there has been growing concern about the possible impact on oral and periodontal health. Although the perceived risks of vaping are less than conventional smoking, e-cigarette aerosols contain nicotine, aldehydes, and metal particulates which have the potential to change the oral microenvironment and inflammatory pathways. This study set out to find if e-cigarette use is associated with sub-clinical periodontal changes in high-school students by using Community Periodontal Index (CPI) scores and salivary inflammatory biomarkers as indicators of periodontal changes. A cross-sectional analytical design was used among adolescents aged 14-18 years old adapted into vapers and non-vapers. Clinical oral evaluations were performed by CPI, and the saliva samples were examined for interleukin (IL)-1v, IL-6 and tumor necrosis factor-alpha (TNF-a) levels using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Preliminary findings from similar studies have shown higher CPI scores with significantly higher salivary cytokine concentrations in adolescent e-cigarette users than in their non vaping counterparts suggesting the development of early periodontal inflammation before overt clinical disease. These results emphasize vaping as a possible risk factor for early changes in the periodontal tissues of the adolescent and recommend early detection, public health education and preventive measures in school-based oral health programs.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».