Prevalence of dentofacial injuries among combat sports practitioners: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Aim Combat sports might result in injuries to the face and teeth. However, it is unclear how often they occur and which sports presents the highest rates. The aim of this study was to investigate the prevalence of dentofacial injuries in combat sports participants. Material and Methods A systematic review was performed. Six main electronic databases and three grey literature databases were searched. Studies were blindly selected by two reviewers based on pre‐defined eligibility criteria. Studies that evaluated the prevalence of dentofacial injuries (teeth, alveolar bone, jaw, lips, and/or cheekbones) among combat sports participants were considered eligible. Risk of bias was assessed using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Checklist. The software r statistics version was used to perform all meta‐analyses. Cumulative evidence of the included articles was evaluated using GRADE criteria (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation). Results From 1104 articles found on all databases, 27 were finally included. Eighteen studies were judged at low, seven at moderate, and two at high risk of bias. The following sports were investigated: boxing, capoeira, fencing, jiu‐jitsu, judo, karate, kendo, kickboxing, kung fu, muay thai, sumo, taekwondo, wrestling, and wushu. Results from the meta‐analysis suggested a dental pooled prevalence of 25.2% (12.3%‐40.8%, i 2 = 100%) and dentofacial pooled prevalence of 30.3 (18.1%‐44.1%, i 2 = 100%). Considering the sports' categories individually, jiu‐jitsu had the highest pooled prevalence of dentofacial injuries (52.9% [37.9%‐67.8%, i 2 = 92%]), while judo was the sport with the lowest pooled prevalence (25.0% [7.6%‐48.2%, i 2 = 98%]). Among Panamerican sports, boxing had the highest prevalence of dental injuries (73.7% [58.7%‐86.3%, i 2 = 0%]). For dentofacial injuries, the GRADE criteria were considered low. Conclusions Overall pooled prevalence of dentofacial injuries in combat sports was approximately 30%. Raising awareness regarding the frequency of these injuries might encourage the use of protective devices and reduce complications related to these incidents.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| 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) | 0,004 | 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 ».