Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials Assessing the Effect of Different Dental Disease Treatments on Preterm Birth Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
eview question / Objective Does the treatment of dental disease during pregnancy reduce the risk of preterm birth?Rationale Evidence suggests that dental disease is associated with preterm birth.There is some evidence from randomized controlled trials suggesting that treatment of some dental conditions may reduce the risk of preterm birth.This study aims to systematically review and metaanalyze evidence on the impact of various dental disease treatments on preterm birth and other obstetric adverse events. Condition being studiedThe condition being studied is dental diseases in pregnancy.This includes but is not limited to dental caries, gingivitis, gum disease/infection/inflammation/ disorder, periodontitis, periodontal disease/ infection/inflammation/disorder, oral bacterial infection. METHODSSearch strategy Eligible studies will be identified by a predefined search strategy of the electronic databases.The search strategy will be conducted with assistance from a medical information specialist.The search will be conducted in accordance with Peer Reviewed Electronic Search Strategies (PRESS) guidelines (2015).The search strategy will include terms related to Dental diseases such as dental caries; gingivitis; gum d i s e a s e / i n f e c t i o n / i n fl a m m a t i o n / d i s o r d e r ; periodontitis periodontal disease/infection/ inflammation/disorder; pulpitis, pericoronitis, oral bacterial infection; pregnancy granuloma; pregnancy gingivitis, dental disease treatments
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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 | 0,019 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».