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Enregistrement W3047588514 · doi:10.1186/s12903-020-01199-z

Pathogenesis, diagnosis and management of dentin hypersensitivity: an evidence-based overview for dental practitioners

2020· review· en· W3047588514 sur OpenAlexaff
Xiu-Xin Liu, Howard C. Tenenbaum, Rebecca S. Wilder, Ryan Quock, Edmond R. Hewlett, Yan Ren

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesColgate-Palmolive Company
Mots-clésMedicineDentin hypersensitivityIntensive care medicineEtiologyOral and maxillofacial surgeryMEDLINEDifferential diagnosisDesensitization (medicine)DentistryDentinPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though dentin hypersensitivity (DHS) is one of the most common complaints from patients in dental clinics, there are no universally accepted guidelines for differential diagnosis as well as selection of reliable treatment modalities for this condition. The neurosensory mechanisms underlying DHS remain unclear, but fluid movements within exposed dentinal tubules, i.e., the hydrodynamic theory, has been a widely accepted explanation for DHS pain. As several dental conditions have symptoms that mimic DHS at different stages of their progression, diagnosis and treatment of DHS are often confusing, especially for inexperienced dental practitioners. In this paper we provide an up-to-date review on risk factors that play a role in the development and chronicity of DHS and summarize the current principles and strategies for differential diagnosis and management of DHS in dental practices. We will outline the etiology, predisposing factors and the underlying putative mechanisms of DHS, and provide principles and indications for its diagnosis and management. Though desensitization remains to be the first choice for DHS for many dental practitioners and most of desensitizing agents reduce the symptoms of DHS by occluding patent dentinal tubules, the long-term outcome of such treatment is uncertain. With improved understanding of the underlying nociceptive mechanisms of DHS, it is expected that promising novel therapies will emerge and provide more effective relief for patients with DHS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations223
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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