Technical quality of root canal treatment performed by undergraduate students using hand instrumentation: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The technical quality of root canal treatment (RCT) may impact on the outcome. The quality of education received during undergraduate school may be linked to the quality of treatment provided in general dental practice. In this context, the aim of this systematic review was to answer the following focused questions: (i) What is the frequency of acceptable technical quality of root fillings, assessed radiographically, performed by undergraduate students? (ii) What are the most common errors assessed radiographically and reported in these treatments? For this purpose, articles that evaluated the quality of root fillings performed by undergraduate students were selected. Data were collected based on predetermined criteria. The key features from the included studies were extracted. GRADE-tool assessed the quality of the evidence. MAStARI evaluated the methodological quality, and a meta-analysis on all studies was conducted. At the end of the screening, 24 articles were identified. Overall frequency of acceptable technical quality of root fillings was 48%. From this total, 52% related to anterior teeth, 49% to premolars and 26% to molars. The main procedural errors reported were ledge formation, furcation perforation, apical transportation and apical perforation. The heterogeneity amongst the studies was high (84-99%). Five studies had a high risk of bias, eight had a moderate risk, and 11 had low risk. The overall quality of evidence identified was very low. The conclusion was that technical quality of root fillings performed by undergraduate students is low, which may reveal that endodontic education has limited achievement at undergraduate level. A plan to improve the quality of root fillings, and by extrapolation the overall quality of root canal treatment, should be discussed by the staff responsible for endodontic education and training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».