Can fiber placement influence the fracture resistance of endodontically treated teeth with indirect partial ceramic restorations? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Restoring endodontically treated teeth with indirect partial ceramic restorations poses biomechanical challenges associated with the compromised tooth structure, and the potential role of fiber reinforcement in improving fracture resistance remains unclear. PURPOSE: The purpose of this systematic review and meta-analysis was to determine whether reinforcing the endodontically treated tooth structures with fiber ribbons or short fiber-reinforced resin composites (SFRCs) increases the fracture resistance of indirect partial ceramic restorations. MATERIAL AND METHODS: A database search was conducted in PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library up to November 2024. Eligible in vitro studies assessed the fracture resistance of indirect partial ceramic restorations in endodontically treated premolars or molars by comparing fiber-reinforced (FR) and nonfiber-reinforced (NFR) teeth. Exclusions included studies on direct resin composites, foundation restorations, indirect resin composites, nonrestorative specimens, or nonendodontically treated teeth. Data were analyzed using a random-effects model, with subgroup analyses conducted to identify potential sources of heterogeneity (α=.05). Sensitivity analysis and the Egger regression test were used to evaluate reliability and publication bias. Methodological quality was assessed using the QUIN Tool. RESULTS: Of 3299 records, 7 articles were included. Three meta-analyses were conducted, including an overall analysis of SFRCs and fiber ribbons, along with separate analyses for each. The overall analysis revealed no significant differences between FR and NFR groups (SMD: 0.21, 95% CI: [-0.51, 0.92], I²=88.39%, P<.001). The SFRC analysis also showed no significant differences (SMD: 0.06, 95% CI: [-0.98, 1.10], P=.905), with high heterogeneity (I²=91.92%, P<.001). The fiber ribbon analysis revealed significant differences (SMD: 0.63, 95% CI: [0.16, 1.10], P=.009), with low heterogeneity (I²=22.83%, P=.248). CONCLUSIONS: Fiber ribbons showed promise for enhancing the fracture resistance of indirect partial ceramic restorations in endodontically treated posterior teeth.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».