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Enregistrement W4322758891 · doi:10.4103/jisppd.jisppd_462_22

Prevalence of molar incisor hypomineralization in India: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4322758891 sur OpenAlexaboutno aff
Ashveeta Shetty, Uma Dixit, Richard Kirubakaran

Notice bibliographique

RevueJournal of Indian Society of Pedodontics and Preventive Dentistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalStudy heterogeneityDentistryEpidemiologyRandom effects modelDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Question: To estimate the pooled prevalence of molar incisor hypomineralization (MIH) in children from India. Research Protocol: The PRISMA guidelines were followed. Literature Search: An electronic search of the databases was performed to find prevalence studies of MIH in children above age 6 years in India. Data Extraction: Two authors independently extracted the data from the 16 included studies. Quality Appraisal: The risk of bias was assessed using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale adapted for cross-sectional studies. Data Analysis: statistic. The subgroups were analyzed to assess the pooled prevalence of MIH according to sex, arch-wise proportion of MIH-affected teeth, and proportion of children with the MIH phenotypes. Results and Interpretation of Results: Sixteen studies included in the meta-analysis represented 7 states of India. A total of 25,273 children were included in the meta-analysis. The pooled prevalence of MIH in India was estimated to be 10.0% (95% CI: 0.07, 0.12) with significantly high heterogeneity between the included studies. The pooled prevalence did not vary according to sex. The pooled proportions of MIH-affected teeth were similar in the maxillary and mandibular arches. The pooled proportion of children with MH phenotype was higher (56%) than those with M + IH phenotype (44%). Further studies with standardized criteria for recording MIH are needed to ascertain the prevalence of MIH in India.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,035
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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