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Enregistrement W7161774053 · doi:10.82308/46899

Fat and bone metabolism in relation to gingival inflammation in children

2014· dissertation· en· W7161774053 sur OpenAlexaboutno aff
Khady Kâ

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone massEnergy metabolismFat massAdiponectinPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Les données épidémiologiques suggèrent une association entre la santé parodontale et les maladies liées au métabolisme des graisses et des os. En dépit des nombreuses études montrant ces associations chez l'adulte, seules quelques études ont été menées chez l'enfant. Dans ce projet, nous avons tenté de combler une lacune dans la littérature pédiatrique en examinant dans quelle mesure des marqueurs de l'inflammation gingivale sont associées : 1) au syndrome métabolique (MetS) et 2) à la concentration plasmatique d'ostéocalcine non carboxylée (unOC). De plus, dans un premier temps, nous avons évalué la relation entre des mesures de santé osseuse et la masse grasse indépendamment de la masse maigre. Méthodologie: Dans ce projet, nous utilisons des données provenant de la cohorte QUALITY, une étude longitudinale portant sur l'histoire naturelle de l'obésité chez les enfants du Québec, au Canada. La cohorte QUALITY inclut 630 enfants de race blanche, âgés de 8-10 ans lors du recrutement, ayant au moins un parent biologique obèse. Les participants ont été recrutés dans les écoles situées à moins de 75 kilomètres de Montréal et de la ville de Québec. Dans cette thèse, nous présentons des analyses transversales de la visite initiale. Nous avons utilisé des régressions linéaires multiples avec ajustement pour les variables de confusion potentielles. La teneur minérale osseuse (BMC, g), la surface osseuse (cm2), la densité minérale osseuse (BMD, g/cm2), la masse maigre (kg) et la masse grasse (kg) ont été mesurées au niveau du corps entier à l'aide de l'absorption bi-photonique à rayons X (DXA). Le MetS a été défini selon les recommandations de la Fédération Internationale du Diabète. La concentration plasmatique en unOC a été déterminée par méthode immuno-enzymatique (ELISA). L'inflammation gingivale a été définie par la concentration de facteur de nécrose tumoral dans le fluide gingival créviculaire (GCF TNF-α) et par le niveau de saignement gingival. Résultats: Nous avons observé des associations positives entre la masse grasse et les mesures de santé osseuse indépendamment de la masse maigre. Plus précisément, une augmentation de 1-kg de masse grasse était associée respectivement avec une augmentation de 9,32 g (95% intervalle de confiance [IC]: 7,26 ; 11,39), 8,02 cm2 (95% IC: 6,72 ; 9,32) et 0,002 g/cm2 (95% IC: 0,000 ; 0,002), en BMC, surface osseuse et BMD.Les garçons présentant le MetS avaient une concentration en GCF TNF-α 49,5% (95% IC: 25,72 ; 73,22) plus élevée et 13,7% (95% IC: 1,1 ; 26,2) plus de sites de saignement gingival comparativement à ceux sans MetS. Par ailleurs, chez les garçons, pour 3 des 5 composantes du MetS - tour de taille, concentration plasmatique de triglycérides, pression artérielle systolique - une augmentation était associée à une concentration en GCF TNF-α plus élevée. Aucun de ces résultats n'a été observé chez les filles.Une augmentation de 1-ng/ml de la concentration plasmatique en unOC était associée à une diminution de 0.96% (95% IC: -1,69 ; -0,23) de la concentration en GCF TNF-α. Conclusion: Nos résultats montrent le regroupement de conditions médicales incluant des anomalies métaboliques, une faible concentration plasmatique en unOC et la présence d'inflammation gingivale chez des enfants de race blanche, âgés de 8-10 ans. Ces résultats suggèrent que le métabolisme des graisses ainsi que celui des os peuvent être associés à la santé parodontale à un jeune âge. Documenter l'association de ces conditions avec la santé parodontale chez l'enfant peut avoir des répercussions en santé publique. En effet, cela pourrait permettre d'identifier les personnes à risque de développer plusieurs conditions inter-reliées bien avant qu'elles ne se développent cliniquement et de mettre en place des mesures préventives.

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)0,001
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,279 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
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