Associations of Prenatal Vitamin D status with Oral Health in Offspring: A Systematic Review.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this work is to evaluate the impact of prenatal vitamin D levels on oral health in offspring. MATERIALS AND METHODS: The search was carried out in three databases: MEDLINE (PubMed), ResearchGate and Wiley Online Library. The inclusion criteria were randomised controlled trials and cohort studies published between June 16, 2017 and June 16, 2022, laboratory assessment of prenatal vitamin D status and evaluation of primary or mixed dentition for observation of dental caries and developmental defects of enamel. The risk of bias for randomised controlled trials was analysed according to the Cochrane risk-of-bias tool and Newcastle-Ottawa scale was used to assess risk of bias for cohort studies. RESULTS: A total of 177 studies were identified, 11 were included in the data synthesis. Eight out of 11 studies were considered as high quality and the other 3 studies had moderate risk of bias. The synthesis of data revealed that the impact of prenatal vitamin D status on oral health in children is quite controversial and subsequent studies are necessary to examine whether vitamin D levels affect the risk of developing dental caries and enamel defects. CONCLUSION: The effect of prenatal vitamin D on oral health in offspring is not entirely clear. Since disturbances in dental hard tissues have a polyetiological origin, health specialists need to notify mothers about other possible risk factors and emphasise the importance of eating habits and individual oral hygiene in early childhood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».