100 Years of Chalky Teeth Research: From Pioneering Histopathology to Social Good
Notice bibliographique
Résumé
One hundred years ago, histopathology pioneer Bernhard Gottlieb described developmentally disrupted teeth as having “chalky enamel” and “chalky spots” that “crumble” easily. He also asked pivotal questions about the pathogenesis of “enamel hypoplasia” that remained enigmatic for almost a century. Today, breakthrough pathomechanistic investigations of chalky enamel are revealing surprising answers, and an allied translational initiative—The D3 Group for developmental dental defects (“D3s”) —is converting such scientific knowledge into social good surrounding prevention of tooth decay. Molar hypomineralisation (MH) affects 1-in-5 children worldwide and is well-evidenced, but poorly recognised, as a principal risk factor for childhood tooth decay. Given MH is causally linked to infantile illness, an exciting corollary is that medical prevention would lead to substantial reductions in decay. Here we reflect on the past century of chalky teeth research and retrace the path leading to recognition of MH as a global health concern. Five research eras, today's four major D3s, and diverse experimental attacks are outlined alongside translational wins that have benefitted global health. Addressing hopes for medical prevention of MH, this centennial year's pathomechanistic discovery is contextualised against past accomplishments and new opportunities. Finally, we note the translational value of accessible infographics for guiding future work, and forecast exciting prospects for the next century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».