Patient Satisfaction Following Orthodontic Treatment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs) have become increasingly important in orthodontic treatment as they reflect patients' perceptions of treatment outcomes. Understanding patient satisfaction with orthodontic treatment is crucial for improving healthcare delivery and patient-centered care. This systematic review aimed to critically appraise the evidence regarding patient satisfaction after orthodontic treatment, exploring the effects of different treatment types, patient demographics, and other factors on satisfaction levels. Eight electronic bibliographic databases were searched without publication time or language restrictions, including PubMed®, Scopus®, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science™, Embase®, Google™ Scholar, Trip, and OpenGrey. A manual search was conducted on the references in the included papers. Eligibility criteria were established based on the Population, Intervention, Comparison, Outcomes, and Study (PICOS) framework. Studies were included if they reported patient satisfaction levels following orthodontic treatment using standardized questionnaires. Two reviewers independently collected and analyzed the data. The risk of bias was assessed using Cochrane's risk of bias tool (RoB2) for randomized clinical trials, and the methodologic quality for cohort and cross-sectional studies was assessed using the modified version of the Newcastle-Ottawa scale. Fourteen studies employed various questionnaires and timings to gauge post-orthodontic treatment satisfaction. Patient satisfaction levels were generally high, with most studies reporting satisfaction rates above 91%. Fixed orthodontic appliances were associated with higher satisfaction levels compared to removable appliances. While age and gender did not significantly influence satisfaction, the quality of care and doctor-patient relationships were crucial factors in patient satisfaction. This systematic review proves that patient satisfaction with orthodontic treatment is generally high, with fixed appliances and positive doctor-patient relationships contributing to higher satisfaction levels. However, the quality of the evidence was moderate to low, highlighting the need for further high-quality clinical studies in this area.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».