Tooth Whitening with Hydroxyapatite: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
A steadily increasing public demand for whiter teeth has resulted in the development of new oral care products for home use. Hydroxyapatite (HAP) is a new ingredient to whiten teeth. This systematic review focuses on the evidence of whether HAP can effectively whiten teeth. A systematic search using the PICO approach and PRISMA guidelines was conducted using PubMed, Scopus, Web of Science, SciFinder, and Google Scholar as databases. All study designs (in vitro, in vivo) and publications in foreign language studies were included. Of the 279 study titles that the searches produced, 17 studies met the inclusion criteria. A new "Quality Assessment Tool For In Vitro Studies" (the QUIN Tool) was used to determine the risk of bias of the 13 studies conducted in vitro. Moreover, 12 out of 13 studies had a low risk of bias. The in vivo studies were assigned Cochrane-based GRADE scores. The results in vitro and in vivo were consistent in the direction of showing a statistically significant whitening of enamel. The evidence from in vitro studies is rated overall as having a low risk of bias. The evidence from in vivo clinical trials is supported by modest clinical evidence based on six preliminary clinical trials. It can be concluded that the regular use of hydroxyapatite-containing oral care products effectively whitens teeth, but more clinical trials are required to support the preliminary in vivo evidence.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».