Influence of heritability on occlusal traits: a systematic review of studies in twins
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 (h2), 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 (h2 16–100%), length (h2 42–100%), and shape (h2 42–90%), and the crowding, mainly for mandibular arch (h2 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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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 | 0,019 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».