Effect of periodontal treatment in HIV+ patients: a systematic seview
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La terapia periodontal no quirúrgica puede mejorar los valores inmunológicos y periodontales en pacientes diagnosticados con VIH. Objetivo: Evaluar la efectividad del tratamiento periodontal no quirúrgico en sujetos diagnosticados con el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) y periodontitis. Materiales y Métodos: Dos revisores calibrados realizaron una búsqueda electrónica sistemática de manera independiente y por duplicado en las bases de datos PubMed, Cochrane Library y ScIELO hasta diciembre del 2024 . La selección de los estudios se realizó mediante un proceso riguroso de evaluación cruzada, para garantizar la imparcialidad y objetividad en la recopilación de datos. Resultados: Se evaluaron 622 artículos, de los cuales 4 cumplieron con los criterios de inclusión y fueron analizados. Los estudios seleccionados implementaron terapia periodontal no quirúrgica (raspado y alisado radicular) en pacientes diagnosticados con VIH y periodontitis. La calidad metodológica se evaluó utilizando la escala Newcastle-Ottawa para estudios observacionales. Conclusión: El tratamiento periodontal no quirúrgico mejora la salud bucal y el estado inmunológico en pacientes VIH positivos, estabilizando el recuento de CD4 y reduciendo la carga viral. Además disminuye la profundidad de sondaje y mejora la inserción clínica durante los primeros 90 días. Sin embargo, la variabilidad en diagnósticos y la falta de comparadores dificultan la generalización de los resultados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".