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Enregistrement W2988789253

Evaluation of the Addition of a Water Flosser to Manual Brushing on Gingival Health.

2018· article· en· W2988789253 sur OpenAlexaff
Goyal Cr, Qaqish Jg, Reinhard Schuller, Deborah M Lyle

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensAll Sum Research Center (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineToothbrushDentistryTooth brushingToothpasteBleeding on probingBrushPeriodontal disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this clinical trial was to compare the use of a manual toothbrush plus water flosser to a manual toothbrush alone on clinical signs of inflammation. METHODS: Seventy-two subjects were randomized into two groups and completed this four-week, single-blind, parallel, clinical trial. Group 1 used a Waterpik®Water Flosser (WF) once daily and brushed with a manual toothbrush twice a day. Group 2 brushed twice a day with a manual toothbrush only (MT). Subjects in group 1 were provided written and verbal instructions for the water flosser and all participants used the toothpaste and manual brush provided, brushing as they normally do. Data were evaluated at baseline (BSL), two weeks (W2), and four weeks (W4) for bleeding on probing (BOP), Modified Gingival Index (MGI), and Rustogi Modification of the Navy Plaque Index (RMNPI). RESULTS: Both groups showed a significant reduction from BSL for BOP, MGI, and RMNPI at W2 and W4, except for MT W2 facial proximal MGI (p = 0.153) and marginal RMNPI (p = 0.324). The WF was significantly more effective than the MT for reducing BOP, MGI, and RMNPI at W2 and W4 for all areas measured. The WF was 3.13 times as effective for reducing BOP, 2.69 times for MGI, and 2.44 times for RMNPI at W4 (p < 0.001) for whole mouth scores. CONCLUSIONS: The addition of the Waterpik®Water Flosser to manual tooth brushing is significantly more effective for improving gingival health than manual tooth brushing alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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