The prevalence of traumatic dental injuries in primary teeth: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Aims The varied prevalence of traumatic dental injuries (TDI) in primary teeth around the globe raises a serious knowledge gap in the available literature. The aim of this study was to evaluate the prevalence of TDI in primary teeth and also to evaluate the different factors associated with TDI in primary teeth. Materials and Methods Comprehensive searches were performed in PubMed, Embase, Google Scholar, and The Cochrane Central Register of Controlled Trials with predefined search criteria. The primary outcome was the prevalence of TDI in primary teeth, and the secondary outcomes were the factors associated with TDI in primary teeth. Qualitative analysis was done using the Newcastle‐Ottawa scale adapted for cross‐sectional studies. The random‐effect model was used for meta‐analysis, and meta‐regression analysis was done to evaluate the heterogeneity between the included studies. Meta‐analysis was done using the “meta” package of “R” language. The overall quality of evidence was assessed using GRADEpro GDT software. Results A total of 24 cross‐sectional studies met the inclusion criteria representing 4876 TDIs in 22 839 children aged between 0 and 6 years old. The overall prevalence of TDI in primary teeth was 24.2% (95% CI: 18.24‐31.43, P = 0, I 2 = 99%). Falls contributed the highest number of TDI ‐ 59.3% (95% CI: 41.05‐76.40, P < .01, I 2 = 98%) ‐ in primary teeth. The most common type of tooth fracture in primary teeth was an enamel fracture (61.9%), and prevalence of TDI in children with incompetent lip closure was 49.4%. Conclusion The prevalence of TDI in cross‐sectional studies of primary teeth was 24.2% with very low quality of evidence. Falls contributed the highest number of TDI in primary teeth, accounting for 59.3%. Children with incompetent lip closure have the highest prevalence (49.4%) of TDI in primary teeth.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».