Longitudinal cohort study of oral health status and cognitive function in the elderly: A meta-analysis

doi:10.3969/j.issn.1004-583X.2024.08.001

Abstract

Abstract:

Objective To explore the correlation between oral health status and the risk of cognitive dysfunction by meta-analysis. Methods Cohort studies on the correlation between oral health status and cognitive function from inception to August 2023 were searched in PubMed, Web of Science, EMBASE, Scopus, Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biomedical Literature Database (CBM), Wanfang, VIP and Duxiu databases. Two reviewers independently screened literatures, extracted data and evaluated the quality of included studies. Meta-analysis was performed using RevMan 5.3 and Stata 17.0 software. Results A total of 34 cohorts were included. The results of meta-analysis showed that the risk of cognitive impairment in the elderly with poor oral health status was significantly higher than that in the elderly with good oral health status (RR=1.31, 95%CI 1.18-1.46, P<0.01). The results of subgroup analysis showed that there were significant differences in periodontitis disease, posterior occlusal support, dentition status, and tooth loss (P<0.05), but there was no significant difference in the oral frailty (RR=1.32, 95%CI 0.96-1.81, P=0.09). There was no significant difference in the risk of oral health status and cognitive impairment in the subgroup with a follow-up time>10 years (RR=1.01, 95%CI 0.83-1.23, P=0.90), but a significant difference was detected in the subgroup with a follow-up time ≤10 years (RR=1.48, 95%CI 1.32-1.67, P<0.001). There was no significant difference in the risk of oral health status and cognitive impairment in the moderate quality subgroup (RR=1.05, 95%CI 0.91-1.20, P=0.51), but a significant difference was detected in the high quality subgroup (RR=1.35, 95%CI 1.21-1.51, P<0.01). Conclusion Oral health status is associated with the risk of cognitive dysfunction.

Key words: oral health, elderly, cognitive function, meta-analysis

CLC Number:

R473.78

Wang Lin, Wang Ting, Pu Xiaolan, Ju Mei. Longitudinal cohort study of oral health status and cognitive function in the elderly: A meta-analysis[J]. Clinical Focus, 2024, 39(8): 677-683.

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Figures/Tables 6

Tab.1 Searching strategy in the PubMed

步骤	检索式
#1	“Oral Health”[Mesh]
#2	(“Oral Health”[Mesh]) OR (Oral health care[Title/Abstract] OR Mouth Diseases[Title/Abstract] OR Tooth Diseases[Title/Abstract] OR Dental Caries[Title/Abstract] OR Teeth[Title/Abstract] OR mouth[Title/Abstract] OR Oral[Title/Abstract])
#3	“Cognition”[Mesh]
#4	(“Cognition”[Mesh]) OR (Cognitions[Title/Abstract] OR Cognitive function[Title/Abstract] OR Cognitive Functions[Title/Abstract] OR Cognitive Dysfunction[Title/Abstract] OR Memory Disorders[Title/Abstract] OR Cognition Disorders[Title/Abstract] OR cognitive frailty[Title/Abstract] OR Dementia[Title/Abstract] OR Alzheimer's disease[Title/Abstract])
#5	“Aged”[Mesh]
#6	(Elderly[Title/Abstract] OR old people[Title/Abstract] OR senior[Title/Abstract]) OR (“Aged”[Mesh])
#7	Longitudinal Studies[Title/Abstract] OR Cohort Studies[Title/Abstract] OR Follow-Up Studies[Title/Abstract] OR Prospective Studies[Title/Abstract] OR Retrospective Studies[Title/Abstract]
#8	#2 AND #4 AND #6 AND #7

Fig.1 Flow chart of literature screening

Tab. 2 Basic characteristics of included studies and quality of literature

纳入研究	研究国家或地区	研究类型	样本量 (例)	年龄 (岁)	性别 (女/男, %)	随访时长 (年)		校正因素		NOS评分 (分)
Arrivé^[4] 2012	法国	前瞻性队列研究	405	70(68~75)	54.5/45.4	15		2,5、9、10、11		7
Iwasaki^[6] 2019	日本	回顾性队列研究	179	80.1±4.4	65.4/34.6	6		1、2、4、6、9、10、17、43		8
Lee^[7] 2017	中国台湾	回顾性队列研究	6 056	72.4	46/54	13		1、2、10~13、39		8
Demmer^[8] 2020	美国	回顾性队列研究	4 559	63±6	55/45	18.4		1、2、4、8、15、40		9
Kim^[9] 2022	韩国	回顾性队列研究	17 248	70.9±4.8 71.0±4.9	65.9/34.1 65.9/34.1	13		1、2、5~11、17、29、35、50~52		9
Iwasaki^[10] 2016	日本	回顾性队列研究	85	79.3±3.7	64.7/35.3	3		1,2、4~7、9~11、17		8
Nilsson^[11]2018	瑞典	回顾性队列研究	715	/	67/56 33/44	6		1、2、4~7、9~11、29、41		9
Stewart^[12] 2013	英国	分析性队列研究	1 053	73.5±2.8	50.2/49.8	3		1,2、4、9、11、15		7
Nagatani^[13] 2023	日本	回顾性队列研究	1 410	72.4±5.2	49/51	10		1、2、4、12、20、32、39、53		9
Nakatani^[14] 2023	日本	前瞻性队列研究	305	74.8±6.1	38/62	未提及		1、2、22、56~60		4
Hatta^[15] 2018	日本	前瞻性队列研究	515	71~81	52.9/47.1	3		2、7、9、10、11、19、21、32、33、37		9
Choi^[16] 2022	美国	回顾性队列研究	156 450	72±6.9	/	5		1,6、9、10、52		9
Andrade^[17] 2021	巴西	回顾性队列研究	1 980	/	62.3/37.7	10		1、2、4、6,7、10、11、17、19		9
Saito^[18] 2018	日本	前瞻性队列研究	140	70.9±4.3	69.3/30.7	4		1,2		8
Takeuchi^[19] 2017	日本	前瞻性队列研究	1 566	/	/	5.3		1,2、4、7、10、11、16、27、28、30		8
Kang^[20] 2020	英国	回顾性队列研究	5 477	63.1±8.9	56.4/43.6	10		9、11、13、34		8
Hatta^[21] 2020	日本	前瞻性队列研究	860	/	54.1/45.9	3		1,2,5~7、9、10、19、21、22、26、29、32~44		9
Okamoto^[22] 2015	日本	回顾性队列研究	2 335	/	/	5		4、6、7、34、35、39		7
Yamamoto^[23] 2012	日本	前瞻性队列研究	4 425	/	51.23/48.77	4		1,2、5、7、12、16、17、48、49		8
Tan^[24] 2022	新加坡	回顾性队列研究	1 051	71.2±5.5	42.8/57.2	1.6		1、2、4~6、22、45~47		8
Paganini-Hill^[25] 2012	美国	回顾性队列研究	5 468	81	68.3/31.7	18		24		7
Luo^[26] 2021	美国	回顾性队列研究	18 331	/	/	12		1~6、8、15、17、18、39、40		7
Tsakos^[27] 2015	英国	回顾性队列研究	3 166	74.1±7.5 69.3±6.9	58.1/41.9 52.2/47.9	10		1~3		7
Li^[28] 2017	中国	回顾性队列研究	8 153	74.4±0.1	53.6/46.4	13		13、38		7
Beker^[29] 2019	荷兰	观察性队列研究	162	100.9(100.2-102.1)	74/26	3		1、2、4		6
Xu^[30] 2021	中国	回顾性队列研究	11 862	81.41±10.47	40.02/50.98	6.05±2.67	1、2、4~7、10、11、29、36		8
Hansson^[31] 2014	瑞典	回顾性队列研究	2 075	71.2±8.2	55.8/44.2	22	1,2、4、31		5
Reyes-Ortiz^[32] 2013	西班牙	回顾性队列研究	3 023	75.2±7.2	63.2/36.8	6	9,13、18、25、26		7
Yang^[33] 2022	中国	回顾性队列研究	17 079	83(74-90)	52.7/47.3	16	1、2、4~8、10、14、15、18、20、54		8
Kiuchi^[34] 2022	日本	回顾性队列研究	35 744	73.1±5.5 73.2±5.5	54/46	6	3~8、10、12、14、16、19、21、55		8
Kiuchi^[35] 2023	新加坡	回顾性队列研究	1 516	70.6±7.1	58.4/41.6	6	1~6,8、10、11、15、41		8
Joo^[36] 2019	韩国	回顾性队列研究	209 806	67.5	66.5/33.5	10	1、2、8、20、40、42		9
Jiang^[37] 2022	中国	回顾性队列研究	916	78.75±7.46 71.78±6.96	57.6/42.4 57.6/42.4	4	1、2、4,5、9、10、53		7
Stein^[38] 2007	美国	回顾性队列研究	144	84	100/0	12	1,4、23		9

Tab. 2 Basic characteristics of included studies and quality of literature

纳入研究	研究国家或地区	研究类型	样本量 (例)	年龄 (岁)	性别 (女/男, %)	随访时长 (年)		校正因素		NOS评分 (分)
Arrivé^[4] 2012	法国	前瞻性队列研究	405	70(68~75)	54.5/45.4	15		2,5、9、10、11		7
Iwasaki^[6] 2019	日本	回顾性队列研究	179	80.1±4.4	65.4/34.6	6		1、2、4、6、9、10、17、43		8
Lee^[7] 2017	中国台湾	回顾性队列研究	6 056	72.4	46/54	13		1、2、10~13、39		8
Demmer^[8] 2020	美国	回顾性队列研究	4 559	63±6	55/45	18.4		1、2、4、8、15、40		9
Kim^[9] 2022	韩国	回顾性队列研究	17 248	70.9±4.8 71.0±4.9	65.9/34.1 65.9/34.1	13		1、2、5~11、17、29、35、50~52		9
Iwasaki^[10] 2016	日本	回顾性队列研究	85	79.3±3.7	64.7/35.3	3		1,2、4~7、9~11、17		8
Nilsson^[11]2018	瑞典	回顾性队列研究	715	/	67/56 33/44	6		1、2、4~7、9~11、29、41		9
Stewart^[12] 2013	英国	分析性队列研究	1 053	73.5±2.8	50.2/49.8	3		1,2、4、9、11、15		7
Nagatani^[13] 2023	日本	回顾性队列研究	1 410	72.4±5.2	49/51	10		1、2、4、12、20、32、39、53		9
Nakatani^[14] 2023	日本	前瞻性队列研究	305	74.8±6.1	38/62	未提及		1、2、22、56~60		4
Hatta^[15] 2018	日本	前瞻性队列研究	515	71~81	52.9/47.1	3		2、7、9、10、11、19、21、32、33、37		9
Choi^[16] 2022	美国	回顾性队列研究	156 450	72±6.9	/	5		1,6、9、10、52		9
Andrade^[17] 2021	巴西	回顾性队列研究	1 980	/	62.3/37.7	10		1、2、4、6,7、10、11、17、19		9
Saito^[18] 2018	日本	前瞻性队列研究	140	70.9±4.3	69.3/30.7	4		1,2		8
Takeuchi^[19] 2017	日本	前瞻性队列研究	1 566	/	/	5.3		1,2、4、7、10、11、16、27、28、30		8
Kang^[20] 2020	英国	回顾性队列研究	5 477	63.1±8.9	56.4/43.6	10		9、11、13、34		8
Hatta^[21] 2020	日本	前瞻性队列研究	860	/	54.1/45.9	3		1,2,5~7、9、10、19、21、22、26、29、32~44		9
Okamoto^[22] 2015	日本	回顾性队列研究	2 335	/	/	5		4、6、7、34、35、39		7
Yamamoto^[23] 2012	日本	前瞻性队列研究	4 425	/	51.23/48.77	4		1,2、5、7、12、16、17、48、49		8
Tan^[24] 2022	新加坡	回顾性队列研究	1 051	71.2±5.5	42.8/57.2	1.6		1、2、4~6、22、45~47		8
Paganini-Hill^[25] 2012	美国	回顾性队列研究	5 468	81	68.3/31.7	18		24		7
Luo^[26] 2021	美国	回顾性队列研究	18 331	/	/	12		1~6、8、15、17、18、39、40		7
Tsakos^[27] 2015	英国	回顾性队列研究	3 166	74.1±7.5 69.3±6.9	58.1/41.9 52.2/47.9	10		1~3		7
Li^[28] 2017	中国	回顾性队列研究	8 153	74.4±0.1	53.6/46.4	13		13、38		7
Beker^[29] 2019	荷兰	观察性队列研究	162	100.9(100.2-102.1)	74/26	3		1、2、4		6
Xu^[30] 2021	中国	回顾性队列研究	11 862	81.41±10.47	40.02/50.98	6.05±2.67	1、2、4~7、10、11、29、36		8
Hansson^[31] 2014	瑞典	回顾性队列研究	2 075	71.2±8.2	55.8/44.2	22	1,2、4、31		5
Reyes-Ortiz^[32] 2013	西班牙	回顾性队列研究	3 023	75.2±7.2	63.2/36.8	6	9,13、18、25、26		7
Yang^[33] 2022	中国	回顾性队列研究	17 079	83(74-90)	52.7/47.3	16	1、2、4~8、10、14、15、18、20、54		8
Kiuchi^[34] 2022	日本	回顾性队列研究	35 744	73.1±5.5 73.2±5.5	54/46	6	3~8、10、12、14、16、19、21、55		8
Kiuchi^[35] 2023	新加坡	回顾性队列研究	1 516	70.6±7.1	58.4/41.6	6	1~6,8、10、11、15、41		8
Joo^[36] 2019	韩国	回顾性队列研究	209 806	67.5	66.5/33.5	10	1、2、8、20、40、42		9
Jiang^[37] 2022	中国	回顾性队列研究	916	78.75±7.46 71.78±6.96	57.6/42.4 57.6/42.4	4	1、2、4,5、9、10、53		7
Stein^[38] 2007	美国	回顾性队列研究	144	84	100/0	12	1,4、23		9

Fig. 2 Forest plots visualizing the risk of cognitive impairment in the elderly with poor versus good oral health

Fig. 3 Funnel plot

Tab. 3 Subgroup analysis of the association between oral health status and cognitive impairment

亚组	指标	纳入研究数	效应模型	异质性检验		Meta分析结果
亚组	指标	纳入研究数	效应模型	$I 2$ /%	$P$ 值	$R R$ (95% $C I$ )	$P$ 值
暴露因素	牙周炎/牙周病	7	随机	82	0.00001	1.51[1.22, 1.87]	0.00002
	口腔衰弱	2	随机	46	0.17	1.32[0.96, 1.81]	0.09
	后咬合支撑	1	随机	-	-	1.55[1.04, 2.30]	0.03
	牙列状态	1	随机	-	-	1.26[1.09, 1.46]	0.002
	牙齿缺失	23	随机	98	0.00001	1.25[1.10, 1.46]	0.0006
随访时间(年)	≤10	23	随机	97	0.00001	1.48[1.32, 1.67]	0.00001
	>10	10	随机	95	0.00001	1.01[0.83, 1.23]	0.90
	未提及	1	随机	-	-	1.19[1.02, 1.39]	0.03
研究质量	中等	3	随机	54	0.11	1.05[0.91, 1.20]	0.51
	高等	31	随机	98	0.00001	1.35[1.21, 1.51]	0.00001

Tab. 3 Subgroup analysis of the association between oral health status and cognitive impairment

亚组	指标	纳入研究数	效应模型	异质性检验		Meta分析结果
亚组	指标	纳入研究数	效应模型	$I 2$ /%	$P$ 值	$R R$ (95% $C I$ )	$P$ 值
暴露因素	牙周炎/牙周病	7	随机	82	0.00001	1.51[1.22, 1.87]	0.00002
	口腔衰弱	2	随机	46	0.17	1.32[0.96, 1.81]	0.09
	后咬合支撑	1	随机	-	-	1.55[1.04, 2.30]	0.03
	牙列状态	1	随机	-	-	1.26[1.09, 1.46]	0.002
	牙齿缺失	23	随机	98	0.00001	1.25[1.10, 1.46]	0.0006
随访时间(年)	≤10	23	随机	97	0.00001	1.48[1.32, 1.67]	0.00001
	>10	10	随机	95	0.00001	1.01[0.83, 1.23]	0.90
	未提及	1	随机	-	-	1.19[1.02, 1.39]	0.03
研究质量	中等	3	随机	54	0.11	1.05[0.91, 1.20]	0.51
	高等	31	随机	98	0.00001	1.35[1.21, 1.51]	0.00001

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