Oral health in children and adolescents with juvenile idiopathic arthritis – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational studies examining the association between oral health and juvenile idiopathic arthritis (JIA) among children and adolescents have reported inconsistent findings. The aims of this systematic review and meta-analysis were to ascertain a potential difference in oral health and oral health-related quality of life (OHRQoL) among children and adolescents with JIA and healthy peers, and to assess the association of prevalence of oral diseases/conditions, temporomandibular disorders (TMD), including temporomandibular joint (TMJ) diseases, in relation to activity and severity of JIA. METHOD: Medline Ovid, Embase, CINAHL, SweMed+ and Cochrane Library were searched up to 25 November 2018. All articles published in English, German and Scandinavian languages focusing on children and adolescents with JIA and without JIA in relation to oral health measures, were considered. Two authors independently evaluated observational studies for inclusion. The study quality was assessed using modified Newcastle Ottawa Scale. Meta-analysis was performed for studies focusing on dental caries as an outcome. RESULTS: Nineteen articles met the inclusion criteria, covering a range of oral diseases/conditions and OHRQoL. Eighteen studies had cross-sectional design. No mean difference of dmft/DMFT indices (decayed/missed/filled teeth) was observed between the JIA - and healthy group. None of the oral health measures including dental erosive wear, enamel defects, dental maturation and OHRQoL, indicated better oral health among children and adolescents with JIA compared to healthy group. However, periodontal conditions and TMD were more predominant among children and adolescents with JIA compared to healthy peers. CONCLUSIONS: Based on the cross-sectional studies, periodontal diseases and TMD were found to be more frequent in children and adolescents with JIA compared to healthy peers. Furthermore, more high-quality studies with large sample size are needed before we infer any concrete conclusion regarding the association between the prevalence of oral and TMJ diseases or oral conditions in relation to activity and severity of JIA.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».