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Enregistrement W4411660954 · doi:10.1093/ejo/cjaf044

Craniofacial dimensions and malocclusions in children and adolescents with a high body mass index: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4411660954 sur OpenAlexaff
Douglas Teixeira da Silva, Luiz Renato Paranhos, Helena Benatt do Nascimento Alves, Heitor Bernardes Pereira Delfino, Caio Melo Mesquita, Walbert de Andrade Vieira, Carlos Flores‐Mir, Guilherme de Araújo Almeida

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Orthodontics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCraniofacialOverweightMedicineBody mass indexMeta-analysisMalocclusionCohort studyCohortCritical appraisalSagittal planeObesityCross-sectional studyDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity and overweight represent significant public health concerns affecting children and adolescents. Besides their association with accelerated pubertal growth, the high body mass index (BMI) has been implicated in craniofacial dimension alterations and malocclusion development within this age group. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of high BMI on sagittal and vertical craniofacial dimensions and malocclusions in children and adolescents. Search methods: We conducted unrestricted electronic searches across nine databases until November 2024. Selection criteria: Inclusion criteria were cross-sectional, case-control, and cohort studies involving participants aged 5 to 19 years that established a relationship between BMI, dimensional changes in craniofacial structures, and the presence of malocclusion. The research question applied the PECO framework. Data collection and analysis: After removing duplicates, extracting the data, and assessing the risk of bias with the JBI Critical Appraisal Tools for observational studies, we performed random-effects meta-analyzes of mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). Subsequently, we assessed the quality of evidence. RESULTS: The study included 21 articles (19 cross-sectional, one cohort, one case-control) with low-to-moderate risk of bias. Eight studies focused on craniofacial dimensions, and 13 on malocclusion. The meta-analysis revealed significantly larger sagittal dimensions in patients with obesity or overweight, including extended cranial base length (S-N, MD = 0.8452 [0.5531-1.1373]), mandibular length (Cd-Gn, MD = 0.5770 [0.0639-1.0902]), maxillary length (Cd-A, MD = 0.8021 [0.4251-1.1790]), and bimaxillary protrusion (SNA, MD = 0.6008 [0.1099-1.0916]; SNB, MD = 0.6712 [0.1328-1.2096]; SNPg, MD = 0.5921 [0.0666-1.1175]). Concurrent gains in posterior facial height (S-Go, MD = 0.6619 [0.2385; 1.0853]) in the vertical dimension usually did not alter the overall facial plane, tending towards more horizontal growth. These gains were higher for girls with high BMI. Regarding malocclusions, only two of the 13 studies identified statistically significant associations between dental crowding and high BMI. While seven studies exhibited a low risk of bias, the included articles commonly demonstrated limited control over potential confounders. CONCLUSION: Based on limited evidence, children and adolescents with high BMI presented enhanced bimaxillary prognathism and enlarged sagittal and vertical craniofacial dimensions. The BMI did not consistently impact malocclusions, although a few studies linked dental crowding to overweight. Orthodontic planning for this population should consider the patient's BMI. REGISTRATION: PROSPERO (CRD 42024511194).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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