MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399012102 · doi:10.1038/s41432-024-01019-1

Root canal re-treatment with gutta percha - which techniques influence success?

2024· article· en· W4399012102 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Hall, Emilie Baerts, David Edwards

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Dentistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGutta-perchaRoot canalDentistryMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective A systematic review and meta-analysis of the literature was carried out assessing the success rate of root canal retreatment using gutta percha. Data sources Four of the largest databases were used to identify existing literature with no date or language restrictions. PubMed, Cochrane, ScienceDirect, Scopus and other additional sources were searched. Grey literature was also reviewed. Study selection Two authors, with Master’s degrees in endodontics and with extensive university teaching experience, were selected to screen the databases to identify suitable studies. In case the authors were not able to agree during the study selection process, a third investigator was consulted. Specific inclusion and exclusion criteria were outlined and adhered to in the study selection. Two randomised controlled trials, seven single arm prospective studies and one single arm ambispective study published before the 10th of December 2022 were included. These studies evaluated the success of root canal re-treatment, obturated with gutta percha with at least a 1-year follow-up. Nine of the studies were published between 1998 and 2022. Seven studies were conducted in Europe, one in North America and one in Asia. Data extraction and synthesis Standard Cochrane methods to assess interval validity were used. Risk of bias in individual studies was assessed using The Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS) for single-arm studies, and the Cochrane risk of bias tool (RoB2) was used for randomised controlled trials. Outcome measures were standardised as either success or failure of root canal retreatment. Success was classified into 2 different criteria: Strict criteria = absence of clinical signs and symptoms and radiographically normal periodontal ligament space; and Loose criteria = absence of clinical signs and symptoms and absence or reduction of apical radiolucency in the control radiograph. Statistical analysis was undertaken using R software and the Freeman-Turkey transformation was performed. Results were visualised using forest plots. Heterogeneity between studies was measured using the Cochrane Q test and I2 values. Results Whilst following strict criteria, the success rate of non-surgical root canal retreatment obturated with gutta percha was 71% for 1–3 years follow-up (95% CI, 0.66–0.77) and 77% for 4–5 years follow-up (95% CI, 0.67–0.86). Heterogeneity was moderate (I2 = 61.4) and low (I2 = 0.0), respectively. Factors reducing the success rate of root canal re-retreatment under the strict criteria were older patients, mandibular teeth, molar teeth, the presence of a peri-apical radiolucency, teeth with a previous radiolucency, large peri-apical radiolucency’s, higher initial periapical index scores and multiple visit-retreatments. Following the loose criteria, the success rate of non-surgical root canal re-treatment obturated with gutta percha was 87% for 1–3 years follow-up (95% CI, 0.79–0.93) with significant heterogeneity across the studies (I2 = 88.5%). Factors influencing the success rate under the loose criteria were large periapical lesions >5 mm and higher initial periapical index (PAI) scores. Conclusions Non-surgical root canal retreatment results in favourable outcomes. However, there are several factors which can result in a lower success rate: the presence and size of a periapical radiolucency, a higher initial PAI score, multiple-visit retreatments, and the size and position of the tooth.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,050
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-Based DentistryMême sujetEndodontics and Root Canal TreatmentsTravaux en français237 207