Malocclusion characteristics amongst individuals with autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To estimate the prevalence of malocclusion in individuals with autism spectrum disorders (ASD) and to assess the relationship between ASD and malocclusion. METHODS: We searched electronic databases including PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane, Embase, SciELO LILACS, Proquest, OpenGrey and Google Scholar. There were no language or publication dates restrictions. Two researchers independently performed selection, data extraction and quality assessment. Quality assessment and risk of bias were evaluated through the Newcastle-Ottawa scale and ROBINS-E tool. Meta-analyses using random effect models were used to estimate pooled measures of prevalence of malocclusion characteristics in individuals with ASD and pooled odds ratio (OR) on the relationship between ASD and malocclusion characteristics. Subgroup meta-analyses were conducted according to children and adolescents, history of orthodontic treatment, and occurrence of other syndromes and medical conditions. RESULTS: Searching identified 5549 papers with 238 were selected for full assessment. Eighteen cross-sectional studies were included according to inclusion criteria. Of them, eleven studies were considered of moderate quality. A judgement of critical risk of bias occurred for thirteen studies. The most prevalent malocclusion characteristics in individuals with ASD were crowding (33%; 95% CI 22 to 44%) and increased maxillary overjet (39%; 95% CI 23 to 54%). Individuals with ASD had higher odds of Angle's Class II (OR 1.92; 95% CI 1.36 to 2.72), Angle's Class III (OR 2.33; 95% CI 1.29 to 4.23), open bite (OR 1.96; 95% CI 1.21 to 3.16), and increased maxillary overjet (OR 1.53; 95% CI 1.06 to 2.21) than individuals without ASD. CONCLUSIONS: Angle's Class II, Angle's Class III, anterior open bite and increased maxillary overjet were more prevalent in individuals with ASD than those without ASD. Further high-quality studies are needed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».