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Enregistrement W3108194565 · doi:10.1111/edt.12640

The prevalence of traumatic dental injuries in primary teeth: A systematic review and meta‐analysis

2020· review· en· W3108194565 sur OpenAlex
Arun Kumar Patnana, Ankita Chugh, Vinay Kumar Chugh, Pravin Kumar, Narasimha Rao V Vanga, Surjit Singh

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDental Traumatology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDentistryDental traumaPoison controlInjury preventionOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsSuicide preventionTooth FractureForensic engineeringMedical emergencyEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,319 · 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