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Enregistrement W7064157642

Analysis of nutritional status and oral veillonella in caries-free and caries-affected preschool children in Manitoba

2022· dissertation· en· W7064157642 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeillonellaStreptococcus salivariusAnaerobic bacteriaStreptococcus sobrinusStreptococcusMicrobiome
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Early childhood caries (ECC) is a widespread, multifactorial disease. Dental decay is a result of low-pH demineralization caused by acidogenic bacteria living in oral biofilms. Nutrition is a key determinant of ECC, as these bacteria require fermentable carbohydrates to grow. Veillonella are important bacteria that facilitate the activity of acidogenic bacteria by removing excess lactate products. A majority of oral microbiome studies focus on the importance of well-known cariogenic bacteria, such as Streptococcus mutans, while few studies have characterized Veillonella in ECC. The purpose of this study was to gain a greater understanding of the relationship between nutrition, oral Veillonella, and ECC. Methods: A case-control study design was used. The nutritional profiles of 158 children (75 caries-free, 83 with ECC) from Manitoba were determined via NutriSTEP (Nutrition Screening Tool for Every Preschooler and Toddler). Veillonella species were assessed using relative abundance data from 16S rRNA sequencing of dental plaque samples. A multivariable logistic regression model was used to estimate the association of ECC with NutriSTEP scores and relative abundance of Veillonella. Results: Caries-affected children tended to be older, established residents, Indigenous, live in rural or remote areas, and have less-educated parents (p ≤ 0.05). Children with ECC had higher total NutriSTEP scores (23.7 ± 6.8) than children without ECC (21.1 ± 6.6; p ≤ 0.05). Relative abundance data revealed significantly higher levels of Veillonella dispar, Streptococcus mutans, and Streptococcus salivarius in caries-affected children (p ≤ 0.05). Children with a high abundance of Veillonella parvula (OR = 2.33; 95% CI: 1.10, 4.91) and greater nutritional risk/NutriSTEP scores (OR = 1.08; 95% CI: 1.02, 1.14) were more likely to experience ECC than children with insignificant levels of the bacteria and lower nutritional risk/NutriSTEP scores. Conclusions: Our findings reflect the importance of Veillonella dispar and Veillonella parvula for ECC, and support a tentative association between oral Veillonella, nutrition, and dental caries. Children with abundant oral Veillonella and greater nutritional risk may be more susceptible to ECC. Future research including metagenomic and mechanistic studies are needed to characterize the causative role of Veillonella in ECC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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