Effect of Prevalence and Severity of Molar-Incisor Hypomineralization on Oral Health-Related Quality of Life: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this systematic review and meta-analysis is to assess the association between the MIH presence as well as the severity and OHRQoL in children. Material and methods: Relevant studies were identified in PubMed, Embase, Cochrane and Google Scholar. Studies involving MIH and OHRQoL in children were included. A methodological quality assessment of included studies was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and its adapted version for cross-sectional studies. Random effects models were used to estimate summary effect measures for the association between MIH presence (presence vs. absence) as well as severity (moderate/severe MIH vs. no MIH) and OHRQoL using generic inverse variance meta-analyses. Tests for heterogeneity, publication bias and sensitivity of results were also performed. Results: Out of 1696 identified publications 11 studies reporting on 5,017 children were included in the meta-analysis assessing the impact of MIH presence. There was no statistically significant association between the presence of MIH and lower OHRQoL in affected children (OR = 1.72, 95% CI = 0.99-2.98). Concerning MIH severity and its impact on OHRQoL, a sum of 6 studies were included in the meta-analysis involving a total of 2,595 children. There was a significant association between moderate/severe MIH and lower OHRQoL in affected children (OR = 3.43, 95% CI = 1.69-6.98). Conclusion: Moderate/Severe MIH has a significant and clinically relevant negative impact on OHRQoL, and it should therefore be addressed adequately. Future research should also consider the impact of a uniform MIH diagnosis and precise severity criteria.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».