Impact of intraoral non‐pharmacological non‐surgical adjunctive interventions on orthodontically induced inflammatory root resorption in humans: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current systematic review aimed to assess the impact of intraoral non-surgical non-pharmacological adjunctive interventions on orthodontically induced inflammatory root resorption (OIIRR). SEARCH METHODS: Search without restrictions was performed up to November 2020 in three electronic databases (Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE and EMBASE) for randomized controlled trials (RCTs), prospective and retrospective non-randomized studies. The ROB 2.0 tool was used to assess the quality of the included RCTs, and the ROBINS-I tool was applied to non-randomized clinical studies. The strength of evidence was ranked using GRADE. RESULTS: Three hundred and sixteen records were initially retrieved. A total of 10 studies, with 236 patients, were finally considered. These studies assessed the effects of mechanical vibration (low-frequency and high-frequency), low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS), low-level laser therapy (LLLT) and photobiomodulation (light-emitting devices (LED). While the low-frequency vibration and LED do not seem to affect OIIRR, OIIRR has been reported to be reduced in high-frequency vibration, and LIPUS-treated teeth (differences may not likely be considered clinically relevant). The potential positive effect of LLLT on OIIRR is still debatable. Overall, the existing evidence suggests that the amount of OIIRR observed while using these interventions with traditional orthodontic treatment was not more than that was observed without it. CONCLUSIONS: Based on a very low level of confidence, it seems that intraoral non-pharmacological non-surgical adjunctive interventions do not affect the amount of OIIRR either positively or negatively to a clinically relevant degree when compared to what is seen with conventional orthodontic treatment alone.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».