Effects of pomegranate extract on preventing dental caries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background/purpose The present study aimed to evaluate the effect of pomegranate extract on the prevention of dental caries compared to standard care, placebo, and no intervention. Materials and methods A bibliographic search in four databases, including PubMed, Scopus, Google Scholar, and CENTRAL, yielded 291 studies until September 8, 2023. The search was performed among the studies written in English using the search terms “Punica granatum” AND (“dental caries” OR “Streptococcus mutans” OR “tooth demineralization”) After screening the titles/abstracts and full texts of these studies, 7 articles were chosen. Results In all 7 articles, pomegranate mouthwash was used as the intervention. In 5 studies, the control group used 0.2% chlorhexidine (CHX) mouthwash. Additionally, 4 articles reported a reduction in the mean Streptococcus mutans plaque count in both groups; however, better results were observed in the CHX mouthwash group. In one study, no significant difference was reported between the study and control groups. Finally, one study showed the significant superiority of a hydroalcoholic extract of pomegranate mouthwash over CHX mouthwash. Conclusion Overall, the results suggest that pomegranate extract mouthwash is highly effective in reducing caries-causing bacteria. No side effects were reported for pomegranate use in these studies. Systematic Review Registration https://osf.io/69gpc/
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,006 | 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 ».