Effect of Xylitol on Salivary Streptococcus Mutans: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to systematically review the available randomized clinical trials (RCTs) on the effect of xylitol on the number of Streptococcus mutans (S. mutans) colonies. Methods: An electronic search was carried out in Medline and Scopus databases for the RCTs published during 2002-2014. The inclusion criteria were evaluation of xylitol gums, having at least one control group and counting S. mutans colonies. The articles were divided into three groups based on the subjects’ age group namely 0-6, 6-18 and over 18 years. To assess the quality of RCTs, the retrieved articles were independently reviewed by two reviewers in terms of randomization and in order to prevent the effect of blinding on the results. Review Manager (RevMan) software, heterogeneity test and I2 coefficient as the quantitative scale of heterogeneity were used for statistical analysis. Results: Primary search of the literature using keywords related to sugar alcohols. After applying the inclusion criteria, 46 articles were found in PubMed and 356 in Scopus. Heterogeneity was not found in the two age groups of 6-18 and over 18 years and the I2 coefficient in these two groups was 0%. This rate for the 0-6 year-olds was 51% (P=0.15); which indicates moderate heterogeneity. The P value was 0.25, 0.34 and 0.04 for the 6-18, 0-6 and over 18 year-olds, respectively. This value was only significant for the over 18 year-old group. Data for all groups were analyzed irrespective of age, which revealed significant differences (P=0.01). Conclusions: The available literatures show xylitol as an alternative sweetener, could help to prevent dental caries by reducing the count of S. mutans in the saliva.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».