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Enregistrement W4376273823 · doi:10.3390/app13105957

Prevalence of Root Canal Treatments among Diabetic Patients: Systematic Review and Meta-Analysis

2023· article· en· W4376273823 sur OpenAlexaboutno aff
María León‐López, Daniel Cabanillas‐Balsera, Jénifer Martín-González, Víctor Díaz‐Flores García, Victoria Areal‐Quecuty, Isabel Crespo-Gallardo, Paloma Montero‐Miralles, Juan J. Segura‐Egea

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Educación y Formación Profesional
Mots-clésMedicineRoot canalDentistryPulp necrosisMeta-analysisPeriodontitisPeriapical periodontitisEndodonticsRandomized controlled trialDiabetes mellitusMEDLINESystematic reviewInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Apical periodontitis (AP) is the inflammatory response of the periapical tissue to bacterial antigens and toxins arriving from inside the root canal after pulp necrosis. To control AP, it is necessary to interrupt the passage of antigens from the root canal to the periapex, which is achieved via a root canal treatment (RCT), which is the indicated endodontic therapy in cases of AP. The prevalence of root-filled teeth (RFT) is an indicator of the frequency of endodontic infections and the degree of dental care. Diabetes is associated with AP and has been identified as the main prognostic factor in RCT. The aim of this study was to carry out a systematic review with meta-analysis answering the following question: What is the prevalence of RFT among diabetic patients? (2) This study was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines 2020. A literature search was undertaken without limits on time or language until 12 January 2023 in PubMed-MEDLINE, Embase and Scielo. All studies reporting the prevalence of RFT among diabetic patients via radiographic examination; both panoramic and periapical radiographs were included. Meta-analyses were calculated with Open Meta Analyst software. The main outcome variable was the prevalence of RFT, calculated as the total number of RFT divided by the total number of teeth, which is expressed as a percentage. As a secondary outcome variable, the prevalence of diabetic patients with at least one RFT, expressed as a percentage, was also calculated. The quality of evidence of the included studies was analyzed according to the guidelines provided by the Centre for Evidence-Based Medicine in Oxford. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale, which was adapted for cross-sectional studies. To estimate the variance and heterogeneity amongst the trials, the Higgings I2 test was employed. (3) Eight studies fulfilled the inclusion criteria. Four studies were classified as having a high risk of bias, and four were classified as having a moderate risk of bias. The prevalence of RFT was estimated for 37,922 teeth and 1532 diabetic patients. The overall calculated prevalence of RFT among diabetic patients was 5.5% (95% CI = 4.1–6.9%; p < 0.001). The percentage of diabetics who had at least one RFT was 42.7% (95% CI = 23.9–61.4%; p < 0.001). (4) This systematic review and meta-analysis concluded that the prevalence of RFT among diabetic patients is 5.5%. More than 40% of diabetics have at least one RFT. In daily clinics, dentists should suspect that patients are undiagnosed diabetics when multiple RCT failures are observed in the same patient.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,027
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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