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Enregistrement W4408214876 · doi:10.21142/2523-2754-1301-2025-233

RELATIONSHIP BETWEEN DENTAL EROSION AND ASTHMA MEDICATION IN CHILDREN: A SYSTEMATIC REVIEW

2025· review· en· W4408214876 sur OpenAlexaboutno aff
André Alexis Díaz-Quevedo, Diana Guadalupe Anaya Rubina, Cárol Magaly Cárdenas Flores

Notice bibliographique

RevueRevista Científica Odontológica · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaCochrane LibraryScopusMEDLINEPopulationDentistryPediatricsMeta-analysisEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dental erosion is an alteration that affects the integrity of teeth, which has several aetiologies. It is mentioned that asthma medications may be an etiologic factor; however, studies fail to clarify the possible association between these variables in children with asthma. Therefore, the purpose of this study will be to determine the relationship between dental erosion and asthma medication consumption in paediatric patients. Materials and methods: A systematic research was performed in databases such as MEDLINE (PubMed), Scopus, Web of Science, Scielo, Cochrane Library, Embase, LILACS and gray literature (Open Gray). Two researchers independently selected the articles according to the population, exposure, outcome, study design (PEOS) question using the Rayyan program. Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias. Results: Six articles were included from 120 selected articles. The studies by Bairappan, Domenzain and Arafa studies show a higher prevalence of dental erosion in children with asthma medication as opposed to healthy children, whereas the studies by Dugmore and Rock, Alazmah and Rezende report a higher prevalence of erosive lesions in healthy children. Conclusions: Asthma medications are not a determining factor for the occurrence of erosive lesions in the teeth of paediatric patients with this systemic condition.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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