Open reduction versus close treatment in management of children mandibular fracture: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Mandibular fractures in children are the most common facial bone injury, which is 39% of all fractures. Adequate treatment of mandible fractures was still debated to restore the best physiological and aesthetic outcome. This systematic review aims to compare open reduction and closed treatment outcomes in children with mandibular fractures based on evidence from the current study. Four electronic databases were used: PubMed, ScienceDirect, Directory of Open Access Journals (DOAJ), and Google Scholar. Studies included were randomized and non-randomized clinical studies written in English and published in the last 10 years (2014). Children patients under 18 years of age, of any sex, with any mandible fracture treated with any functional appliance. Data was collected using a standard form agreed upon by two independent reviewers. The risk of bias and quality were assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Ten studies were selected for this systematic review, including 554 patients. Half of studies chosen had a high risk of bias, 4 were deemed to have a moderate risk of bias, and one had a low risk of bias. Comparing ORIF and close treatment, we get the incidence of complications versus cases respectively, 9/182 versus 5/372. The data collected, although there is still a lot of bias in this review. We support close treatment as the first line treatment for children’s mandible fractures because the minimal number of possible complications.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».