Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".