Clinical dilemma of selective caries removalin primary teeth: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing evidence supporting selective caries removal in managing deep caries, many practitioners still prefer to manage caries in a more invasive way.Although proven to be beneficial in preserving pulp vitality, there is a concern that leaving soft dentin behind will compromise the adhesion of dentin to restoration.This paper aimed to review the evidence supporting selective caries removal of deep dentin caries on primary teeth, and the arguments against the technique using a scoping review method.Various outcome parameters were applied to define and evaluate treatment success, including pulp and dentine responses, dentin micro-hardness, bacterial load of dentin under restoration, and restoration survival.A structured literature search of PubMed and Scopus databases was performed for relevant articles, using specific key words and based on a PICO-structured question: Does selective caries removal in carious deep dentin primary teeth show better results in terms of pulp exposure risk, restoration integrity, micro-hardness, and bacterial load of sub-restorative dentin compared with complete caries removal?Selective caries removal is a minimally invasive approach that evidently protects teeth from the risk of pulp exposure.Several aspects must be considered before making the clinical decision to selectively remove carious tissue in managing deep caries.All dental practitioners are expected to possess a thorough knowledge about pros and cons of selective caries removal to deliver evidence-based treatments to their patients.
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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 | 0,064 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».