Assessment of the outcomes and stability after mandibular incisor extraction in orthodontic patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. This study assessed the stability of the outcomes after mandibular incisor extraction (MIE) using intercanine width and peer assessment rating (PAR) scores in orthodontic patients. Methods. PubMed, Cochrane Library, Science Direct, Google Scholar, Ovid, and SciELO were systematically searched without restrictions until August 2022. A risk of bias assessment was performed using Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation tool was used to assess the quality of evidence. Random effects meta-analysis was performed using RevMan software. Results. Seven retrospective studies met the inclusion criteria and were included. Meta-analysis identified a statistically significant reduction in intercanine width with MIE after the retention period. The mean difference in post-retention changes concerning intercanine width (MD=0.14, 95% CI: -2.17–1.89; P<0.00001) was significantly higher in premolar extraction (PE) compared to incisor extraction and significantly less in non-extraction compared to incisor extraction (MD=0.72, 95% CI: -0.59–2.03; P<0.00001). Improvements in PAR scores from the start of treatment to the retention period indicated a high outcome standard (>70%) with MIE treatment, with no significant difference in the reduction percentage compared to premolar and non-extraction groups. Conclusion. With the existing retrospective studies of limited evidence, treatment outcomes with MIE were found to show good improvements in PAR scores. Some reduction in the intercanine width was evident after the retention period, which was observed even with the other two treatment modalities that were compared. Hence, with careful evaluation, MIE could be considered a valid treatment option.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».