Особливості мікроелементного забезпечення організму дітей та його вплив на стоматологічне здоров'я
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Годованець ОІ, Котельбан АВ. Особливості мікроелементного забезпечення організму дітей та його вплив на стоматологічне здоров’я. Експериментальна і клінічна медицина. 2023;92(2):44-9.https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.2.gok Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.15601194 Резюме У статті розглянуті особливості мікроелементного забезпечення організму дітей 6 років, що проживають на Буковині. Були виділені такі групи спостереження: І група – 69 дітей, що хворіють на карієс, та ІІ група – 26 стоматологічно здорових дітей. Для визначення стійких показників, що накопичувались протягом тривалого часу, ми провели аналіз волосся дітей на вміст Fe, Cu, Zn та Mg методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії. Статистично оцінили ступінь вірогідності одержаних результатів. У результаті проведених нами досліджень у волоссі дітей, хворих на карієс, встановлено вірогідно нижчі показники міді та цинку, відповідно на 24,93 % та на 77,93 % порівняно зі стоматологічно здоровими, що негативно впливає на процеси мінералізації та сприяє демінералізації зубів. Рівень заліза та магнію на 33,43 % та 59,83 % був вищим у дітей з каріозними ураженнями зубів. Ми визначили вміст мікроелементів залежно від інтенсивності каріозного ураження зубів: найвищі значення міді, цинку та заліза – за умов низького рівня інтенсивності карієсу, найнижчі – за умов дуже високого. Концентрація магнію зростала зі збільшенням кількості каріозно уражених зубів. Отже, нами встановлено дисбаланс в системі мікроелементного забезпечення дітей, хворих на карієс, що вказує на необхідність його корекції під час розробки лікувально-профілактичних заходів. Ключові слова: карієс, магній, залізо, цинк, мідь. Cite in English in Vancouver style: Godovanets OI., Kotelban AV. Peculiarities of trace elements balance in children and its impact on dental health. Experimental and Clinical Medicine. 2023;92(2):44-9. https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.2.gok [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.15601194 Abstract The article is about the peculiarities of trace elements balance in 6-year-old children living in Bukovina. The following observation groups were selected: Group I – 69 children suffering from caries, and Group II – 26 dentally healthy children. In order to determine stable indicators accumulated over a long period of time, we analyzed children's hair for Fe, Cu, Zn and Mg content by atomic absorption spectrophotometry. The degree of probability of the obtained results was statistically assessed. As a result of our research, in the hair of children with caries, it was found that copper and zinc were probably lower, by 24.93% and 77.93%, respectively, compared to dentally healthy children, which negatively affects the processes of mineralization and contributes to the demineralization of teeth. The level of iron and magnesium was 33.43% and 59.83% higher in children with dental caries. We determined the content of trace elements depending on the intensity of caries damage to the teeth: the highest values of copper, zinc and iron – under the conditions of a low level of caries intensity, the lowest – under the conditions of a very high level. Magnesium concentration increased with an increase in the number of cariously affected teeth. While determining the ratio of essential trace elements in the hair of children with caries and dentally healthy children, an imbalance in their values was determined. Thus, the Zn/Cu ratio in the hair of children with caries was 46 times higher compared to this indicator in dentally healthy children. The remaining indicators indicate that the ratio in children with caries is lower: Cu/Fe – by 34.37%, Zn/Fe – by 6.76 times, Fe/Mg – by 1.65 times, Cu/ Mg – 2.73 times. So, we have established an imbalance in the micronutrient supply system for children with caries, which indicates the need for its correction during the development of therapeutic and preventive measures. Keywords: caries, magnesium, iron, zinc, copper.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,029 |
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 ».