Influence of heritability on occlusal traits: a systematic review of studies in twins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The aim of this systematic review was to identify, evaluate, and provide a current literature about the influence of heritability on the determination of occlusal traits. Materials and methods MEDLINE, SCOPUS, Web of Science, LILACS, and Google Scholar were searched without restrictions up to March 2020. Studies with twin method were considered and the risk of bias assessment was performed using quality of genetic association studies checklist (Q-Genie). The coefficient of heritability ( h 2 ), model-fitting approaches, and coefficient correlation were used to estimate the genetic/environmental influence on occlusal traits. The GRADE tool was used to assess the quality of the evidence. Results Ten studies met the eligibility criteria. Three studies presented good quality, five moderate quality, and two poor quality. Most studies have found that the intra-arch traits, mainly the maxillary arch morphology, such as width ( h 2 16–100%), length ( h 2 42–100%), and shape ( h 2 42–90%), and the crowding, mainly for mandibular arch ( h 2 35–81%), are under potential heritability influence. The traits concerning the inter-arch relationship, as overjet, overbite, posterior crossbite, and sagittal molar relation, seem not to be genetically determined. The certainty of the evidence was graded as low for all outcomes. Conclusions Although weak, the available evidence show that the heritability factors are determinant for the intra-arch traits, namely, arch morphology and crowding. Possibly due they are functionally related, the occlusal traits concerning the maxillary and mandibular relationship seem to have environmental factors as determinants. In this scenario, early preventive approaches can offer a more effective and efficient orthodontic treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle