Tooth Erosion and Eating Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eating disorders are associated with the highest rates of morbidity and mortality of any mental disorders among adolescents. The failure to recognize their early signs can compromise a patient's recovery and long-term prognosis. Tooth erosion has been reported as an oral manifestation that might help in the early detection of eating disorders. OBJECTIVES: The aim of this systematic review and meta-analysis was to search for scientific evidence regarding the following clinical question: Do eating disorders increase the risk of tooth erosion? METHODS: An electronic search addressing eating disorders and tooth erosion was conducted in eight databases. Two independent reviewers selected studies, abstracted information and assessed its quality. Data were abstracted for meta-analysis comparing tooth erosion in control patients (without eating disorders) vs. patients with eating disorders; and patients with eating disorder risk behavior vs. patients without such risk behavior. Combined odds ratios (ORs) and a 95% confidence interval (CI) were obtained. RESULTS: Twenty-three papers were included in the qualitative synthesis and assessed by a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale. Fourteen papers were included in the meta-analysis. Patients with eating disorders had more risk of tooth erosion (OR = 12.4, 95%CI = 4.1-37.5). Patients with eating disorders who self-induced vomiting had more risk of tooth erosion than those patients who did not self-induce vomiting (OR = 19.6, 95%CI = 5.6-68.8). Patients with risk behavior of eating disorder had more risk of tooth erosion than patients without such risk behavior (Summary OR = 11.6, 95%CI = 3.2-41.7). CONCLUSION: The scientific evidence suggests a causal relationship between tooth erosion and eating disorders and purging practices. Nevertheless, there is a lack of scientific evidence to fulfill the basic criteria of causation between the risk behavior for eating disorders and tooth erosion.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».