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Enregistrement W4296344684 · doi:10.1055/s-0042-1749360

Are Molar-Incisor Hypomineralization and Hypomineralized Second Primary Molars Predictive of Dental Caries?: A Systematic Review

2022· review· en· W4296344684 sur OpenAlexaboutno aff
M. Ben Salem, Farah Chouchène, Fatma Masmoudi, Ahlem Baaziz, Fethi Maatouk, Hichem Ghédira

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Dentistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolarDentistryIncisorMedicineOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To estimate the prevalence of dental caries among children affected concomitantly with molar-incisor hypomineralization (MIH) and hypomineralized second primary molars (HSPM). Electronic databases, including Medline via PubMed, Cochrane Library, Scopus, and Science Direct, were searched. Studies written in English involving children with MIH-HSPM and dental caries were considered eligible. Two reviewers extracted the data according to the PRISMA statement and assessed the bias risk with the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) criteria. Out of 535 studies identified in the initial research, only two articles were included in the present review. A significant association between MIH-HSPM and dental caries in permanent dentition was reported in the two included records (AOR: 3.70; p < 0.001). Children with MIH-HSPM expressed significantly higher DMFT and PUFA values than children without MIH-HSPM. However, dmft values did not differ significantly between children with and without HSPM (1.79 [2.4] vs. 1.78 [2.5]; 1.88 [2.73] vs. 1.59 [2.53], respectively. MIH-HSPM lesions were correlated with a higher prevalence and more severe carious lesions in permanent dentition. However, the results should be interpreted cautiously because the findings were generated by only two studies performed by the same authors. Thus, further well-designed studies are highly recommended.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,254 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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