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Enregistrement W2001700012 · doi:10.1111/j.1752-7325.2007.00011.x

Dental Amalgam and Multiple Sclerosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2007· review· en· W2001700012 sur OpenAlexaff
Kevin Aminzadeh, Mahyar Etminan

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Dentistry · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensBurnaby Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmalgam (chemistry)MedicineMeta-analysisCochrane LibraryOdds ratioDentistryMEDLINEMultiple sclerosisSystematic reviewMercury (programming language)PsychiatryPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Amalgam restorations have long been controversial due to their mercury content. Allegations that the mercury may be linked to nervous disorders such as Alzheimer's, chronic fatigue syndrome, and multiple sclerosis (MS) have fueled the calls for the removal of amalgam restorations from dentists' armamentarium. To explore and quantify the association between amalgam restorations and MS we have conducted a systematic review and meta-analysis of the literature. METHODS: A systematic search in Medline (from 1966 to April 2006), EMBASE (2006, Week 16), and the Cochrane library (Issue 2, 2006) for English-language articles meeting specific definitions of MS and amalgam exposure was conducted. Studies were also identified using the references of retrieved articles. Studies were independently reviewed by two authors and disagreements were resolved by consensus. Studies were selected based on an a priori of defined criteria. Odds ratios (ORs) or relative risks were pooled using the random effects model. Heterogeneity was assessed using Q statistics. RESULTS: The pooled OR for the risk of MS among amalgam users was consistent, with a slight, nonstatistically significant increase between amalgam use and risk of MS. CONCLUSION: Future studies that take into consideration the amalgam restoration size and surface area along with the duration of exposure are needed in order to definitively rule out any link between amalgam and MS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,308
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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