Nonrestorative Treatments for Caries: Systematic Review and Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The goal of nonrestorative or non- and microinvasive caries treatment (fluoride- and nonfluoride-based interventions) is to manage the caries disease process at a lesion level and minimize the loss of sound tooth structure. The purpose of this systematic review and network meta-analysis was to summarize the available evidence on nonrestorative treatments for the outcomes of 1) arrest or reversal of noncavitated and cavitated carious lesions on primary and permanent teeth and 2) adverse events. We included parallel and split-mouth randomized controlled trials where patients were followed for any length of time. Studies were identified with MEDLINE and Embase via Ovid, Cochrane CENTRAL, and Cochrane Database of Systematic Reviews. Pairs of reviewers independently conducted the selection of studies, data extraction, risk-of-bias assessments, and assessment of the certainty in the evidence with the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. Data were synthesized with a random effects model and a frequentist approach. Forty-four trials (48 reports) were eligible, which included 7,378 participants and assessed the effect of 22 interventions in arresting or reversing noncavitated or cavitated carious lesions. Four network meta-analyses suggested that sealants + 5% sodium fluoride (NaF) varnish, resin infiltration + 5% NaF varnish, and 5,000-ppm F (1.1% NaF) toothpaste or gel were the most effective for arresting or reversing noncavitated occlusal, approximal, and noncavitated and cavitated root carious lesions on primary and/or permanent teeth, respectively (low- to moderate-certainty evidence). Study-level data indicated that 5% NaF varnish was the most effective for arresting or reversing noncavitated facial/lingual carious lesions (low certainty) and that 38% silver diamine fluoride solution applied biannually was the most effective for arresting advanced cavitated carious lesions on any coronal surface (moderate to high certainty). Preventing the onset of caries is the ultimate goal of a caries management plan. However, if the disease is present, there is a variety of effective interventions to treat carious lesions nonrestoratively.
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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 | 0,022 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».