Etiological Factors of Molar Incisor Hypomineralization: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Molar incisor hypomineralization (MIH) is a defect of the dental enamel that predominantly affects first molars and permanent incisors. Identifying the significant risk factors associated with MIH occurrence is essential for the implementation of prevention strategies. The purpose of this systematic review was to determine the etiological factors associated with MIH. A literature search was carried out from six databases until 2022; it covered pre-, peri-, and postnatal etiological factors. The PECOS strategy, PRISMA criteria, and the Newcastle–Ottawa scale were used, and 40 publications were selected for qualitative analysis as well as 25 for meta-analysis. Our results revealed an association between a history of illness during pregnancy (OR 4.03 (95% CI, 1.33–12.16), p = 0.01) and low weight at birth (OR 1.23 (95% CI, 1.10–1.38), p = 0.0005). Furthermore, general illness in childhood (OR 4.06 (95% CI, 2.03–8.11), p = 0.0001), antibiotic use (OR 1.76 (95% CI, 1.31–2.37), p = 0.0002), and high fever during early childhood (OR 1.48 (95% CI, 1.18–1.84), p = 0.0005) were associated with MIH. In conclusion, the etiology of MIH was found to be multifactorial. Children with health disorders in the first years of life and those whose mothers underwent illnesses during pregnancy might be more susceptible to MIH.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».