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口腔 - 肠菌微生物组的连接以及饮食的影响和... 使用患者状态指数在电击疗法中监测麻醉深度可改善癫痫发作质量 中度创伤性脑损伤（TBI）中的高压氧疗法（HBOT）：一项随机对照试验 神经内脏镜检查训练-Thieme Connect 通过机器学习制定乳腺癌诊断方案 在血栓形成和止血中的机器学习应用 polatuzumab vedotin用于扩散大的B细胞淋巴瘤 动态神经肌肉稳定技术在神经条件下的有效性：更新的评论 在抑制牙菌斑形成中，用芒果剥离提取物用芒果剥离提取物的有效性 S-0044-1796647.pdf-Thieme Connect
摘要在健康和营养的背景下，口腔和肠道微生物群之间的复杂相互作用使人们着迷。作为通往胃肠道的门户，口腔微生物群拥有各种各样的微生物物种，这些微生物物种显着影响或有助于各种疾病。与龋齿，牙周疾病和全身性疾病等疾病有关，包括糖尿病，心血管疾病，肥胖症，rheuma- Toid关节炎，阿尔茨海默氏病和结直肠癌。本综述旨在结合口腔和肠道菌群之间细微的关系，探讨饮食在制定健康促进和预防疾病的策略中的关键作用。从涵盖动物和人类的无数研究中汲取见解，我们研究了微生物营养不良及其对健康的影响的含义。从2000年1月至2023年8月，在PubMed Central，Web of Science，Scopus，Google Scholar和沙特数字图书馆进行了78篇科学文章的书目搜索。在严格的筛选过程之后，对选定文章的全文进行了严格审查以提取相关信息。不符合纳入标准的文章（特定于口服 - 肠道菌群相互作用，饮食和营养）被精心排除。饮食是影响口服和肠道菌群的关键参与者。这项全面的评论深入研究了复杂的各种饮食组成部分，例如纤维，益生元，益生菌和生物活性化合物，对这些生态系统中微生物的多样性和功能产生了显着影响。相反，加工食品中高的饮食，添加的糖和饱和脂肪与营养不良相关，口服和胃肠道疾病的风险升高。理解这种相互作用的复杂性对于开发创新方法的发展至关重要，从而促进了平衡的口服 - 肠道菌群轴并改善整体人类健康。的含义扩展到预防和治疗性相互作用，强调了将这些复杂性在公共卫生和临床实践中揭示这些复杂性的实际重要性。
THC和CBD在牙科中的作用 - 对口腔健康的影响的审查
抽象的简介和目标。大麻素的使用，尤其是δ9-四氢大麻酚（THC）和大麻二酚（CBD），由于其治疗潜力和复杂的药代动力学，引起了人们的注意。这些大麻素与CB1和CB2受体相互作用，这对于管理口腔健康中的疼痛，炎症和免疫反应至关重要。本综述研究了大麻素对口腔健康的影响，重点是他们的治疗益处和对口腔疾病的潜在不利影响。文献综述使用的数据库，例如PubMed，ResearchGate和Google Scholar，涵盖了2003 - 2024年的来源。关键词包括“大麻素”，“口腔健康”，“ THC”，“ CBD”，“药代动力学”，“大麻不良反应”，“牙周疾病”，“口腔粘膜炎”，“口腔粘膜炎”，“牙齿疼痛管理”，“牙齿疼痛管理”和“口腔癌”。纳入标准着重于同行评审的文章，系统评价，临床试验，案例研究以及涉及人类受试者或相关动物模型的评论。简要描述了知识状态。大麻素显示出有希望的治疗益处，尤其是抗炎和镇痛作用，尤其是用于治疗慢性口腔疼痛。然而，已经注意到龋齿，牙周疾病和潜在口服癌症的不利影响，尤其是在吸烟中。这种复杂性强调了对大麻素使用的功效和安全性的全面研究的必要性。摘要。尽管大麻素具有创新牙科处理的潜力，但由于不同的消费方法和与口服微生物组的相互作用，它们的影响有所不同，因此需要进一步研究。未来的研究应着重于阐明大麻素在牙科中的临床意义，以将其安全整合到医疗保健中。
心脏病对口腔健康的影响
摘要本评论旨在探索和强调心脏病与口腔健康之间的关系，突出口腔健康与整体心脏病之间的互连。鉴于最近的研究，越来越明显的是，包括牙龈炎和牙周炎等疾病在内的较差的口腔健康会导致心脏病的发展或恶化。 本综述着眼于口腔健康问题会影响心血管健康的生物学机制，包括系统性炎症和口服细菌的范围等方面。 还讨论了在心脏病中改善口腔健康的预防和管理策略，并强调了牙医与心脏病学家之间协作的重要作用。 关键字：口腔健康，牙周炎，心脏病，口腔细菌，预防口服。 简介鉴于最近的研究，越来越明显的是，包括牙龈炎和牙周炎等疾病在内的较差的口腔健康会导致心脏病的发展或恶化。本综述着眼于口腔健康问题会影响心血管健康的生物学机制，包括系统性炎症和口服细菌的范围等方面。还讨论了在心脏病中改善口腔健康的预防和管理策略，并强调了牙医与心脏病学家之间协作的重要作用。关键字：口腔健康，牙周炎，心脏病，口腔细菌，预防口服。简介
口腔微生物组以及随后的头颈鳞状细胞癌
结果该研究包括236名HNSCC病例参与者，平均年龄为60.9（9.5）年龄，在平均为5.1（3.6）年的随访中，女性为24.6％，485名匹配的对照参与者。基线时的总体微生物组多样性与随后的HNSCC风险无关；然而，发现13种口腔细菌与HNSCC的发展有差异化。该物种包括新近鉴定的唾液，sanguinis链球菌和瘦素种类，以及属于Beta和伽马菌的几种物种。红色/橙色牙周病原体复合物与HNSCC风险相关（赔率比，每1 SD 1.06； 95％CI，1.00-1.12）。微生物风险评分（基于22种细菌创建）的1-SD增加与HNSCC风险增加50％有关（多元优势比，1.50； 95％CI，1.21-1.85）。未发现与HNSCC风险相关的真菌分类单元。
口腔微生物组在肿瘤发育中的作用，...
摘要 - 即使经过数十年的研究，癌症仍然是全球严重的健康问题。微生物在癌症发作和传播中发挥作用的部分受到了仔细检查。本评论的主要目的是强调各种癌症与人口细菌之间的重要关系。许多口腔细菌（例如核细菌核细菌，牙龈棒状棒状牙龈和链球菌Sp。），某些病毒（例如人乳头瘤病毒，Kaposi肉瘤疱疹病毒（KSHV），人疱疹病毒1和Epstein-Barr病毒（EBV）），成员也已与肺，胰腺，胃，胃，食管和冠状动脉，胃，食管和癌症抗衡。此外，当前的研究描述了几种致癌途径，这些途径是报道的与癌症的微生物联系的基础。在口腔中，大约有700种不同类型的细菌。唾液和各种口腔栖息地影响口腔微生物组的种群。如果使用了口腔癌的某些危险因素，例如酒精，烟草和槟榔，则口服微生物组的组成可能会发生变化。在口腔癌中，共生和致病细菌发挥了重要作用。 细菌产物及其代谢副产品具有永久修改宿主上皮细胞的DNA的潜力，从而促进其生存和/或增殖。 fusobacterium核和卟啉念珠菌改变了宿主细胞的DNA，该DNA支持炎性细胞因子的产生，细胞的增殖以及凋亡，细胞浸润和迁移的抑制。在口腔癌中，共生和致病细菌发挥了重要作用。细菌产物及其代谢副产品具有永久修改宿主上皮细胞的DNA的潜力，从而促进其生存和/或增殖。fusobacterium核和卟啉念珠菌改变了宿主细胞的DNA，该DNA支持炎性细胞因子的产生，细胞的增殖以及凋亡，细胞浸润和迁移的抑制。在这篇综述中，我们讨论了微生物组如何作为口腔癌的预测性和早期诊断生物标志物及其参与该疾病。索引项 - 口服鳞状细胞癌（OSCC），头颈鳞状细胞癌（HNSCC），口咽鳞状细胞癌（OPSCC），牙龈卟啉单胞菌（P. gingivalis）。
引用本文：Sudhakaran G.人工智能减少口腔癌延误并提高准确性：近期事务。EJMO 2024；8（3）：378。
1. Vats R、Rai R、Kumar M。检测口腔癌：人工智能的潜力。Curr Med Imaging 2022；18：919-23。2. Ilhan B、Guneri P、Wilder-Smith P。人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的贡献。Oral Oncol 2021；116：105-254。3. Chapade A、Chhabra K、Reche A、Madhu P。人工智能在口腔潜在恶性病变诊断中的应用——当务之急。J Pharm Res Int 2021；33：83-90。4. Ilhan B、Lin K、Guneri P、Wilder-Smith P。通过成像和人工智能改善口腔癌治疗结果。J Dent Res 2020；99：241-8。
非编码RNA在口腔癌中的重要性
对治疗的抵抗力。例如，LNCRNA和miRNA与LNCRNA相互作用，LNCRNA充当竞争性内膜RNA（CERNAS），以改变miRNA活性并改变癌细胞中的mRNA表达。[5] lncrNA在肿瘤发生，预后结局，口腔癌的前体和相关信号通路中的作用，特别是引起了很多关注。这些分子在一系列生理和病理过程中具有重要功能，包括癌症和基因调节网络的复杂性。与口腔癌相关的识别和特征 - izing lncRNA为他们作为早期检测的生物标志物的潜力和开发成功疗法的靶标提供了重要的见解，同时还解决了使用NCRNA来改善患者结局的挑战。[6,7]三个肿瘤抑制lncRNA（MEG3，POU3F3和PANDAR），两个转移性的LNCRNA（Linc00312和Malat1）和六个LNCRNA（CD-KN2B-AS1，H19，H19，Hotair，Hotair，hotair，ap5m1，linc-linc-rinc-rer and cinterfif）[8] microRNA（miRNA）已成为口腔癌发病机理的关键参与者。microRNA是微小的非编码RNA分子，在转录后控制基因表达，影响各种生物学和病理过程，包括癌症形成和进展。他们参与口腔癌强调了它们作为早期检测生物标志物和新技术的靶标的潜力。研究
多模式深卷积神经网络管道，用于AI辅助口腔癌的早期检测
摘要口服鳞状细胞癌（OSCC）提出了重大的健康挑战，早期检测对于有效治疗和提高的存活率至关重要。先前的研究检查了标准照片的使用，例如智能手机中的照片，但它们通常仅依靠图像，忽略了合并多种方式的潜在好处。这项研究通过提出一条包含多种数据源的多模式深度学习管道来解决这一差距，其中包括患者元数据，该数据源模仿了临床医生在早期发现口腔癌中的诊断方法。该研究利用最新的图像编码将口腔病变分类为良性且潜在的恶性类别。提出了六个预训练的深度学习模型（Mobilenetv3-Large，MixNet-S，Resnet-50，Hrnet-W18-C，Densenet-121和Inception_V3）的性能比较。使用MobileNetV3-Large-large-large图像Encoder，提议的管道的性能达到了81％的总体精度，精度为79％，召回79％，F1得分为78％，MATTHEWS相关系数（MCC）为0.57。与仅使用图像数据相比，研究结果突出了整合多种数据模式的功效，以更准确地检测潜在的恶性肿瘤。结果可能为改善临床决策和患者预后铺平道路。
口腔和颌面外科手术的手术部位感染
Surgical Site Infection (SSI) is defined as an infection at the site of a surgical incision occurring within 30 days of an operation and can be classified as [1] superficial, including the skin and subcutaneous tissue, [2] deep, including the underlying muscle and fascia, or [3] space SSI, including any organs or tissues other than the muscle or fascia [1].SSI是最常见的医疗保健相关感染，导致了几种不良后果，包括增加伤口愈合时间，增加抗生素的使用，较长的医院住院以及总体上更高的医疗保健相关成本[2]。在沙特阿拉伯的一家三级医院进行的一项大型队列研究确定革兰氏阴性细菌是SSIS中最常见的致病生物，最常见的是大肠杆菌，其次是铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，Klebsiella pneumoniae，Klebsiellaiae和kinetobactobactabacter baumanniai [3]。