Effectiveness of concentrated growth factors in regenerative endodontic treatment of immature permanent teeth - A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim: The aim of this review was to study the effectiveness of concentrated growth factors (CGFs) for regenerative endodontic treatment (RET) in necrotic immature permanent teeth. Methods: Two independent reviewers were involved in a literature search across five databases to identify clinical trials published up until June 2024. The quality of included clinical trials was evaluated using the revised Cochrane risk of bias tool (RoB 2.0) for randomized controlled trials (RCTs) and the Newcastle–Ottawa scale for retrospective studies. The certainty of evidence was further assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation approach. A random-effect meta-analysis of standard mean difference was used to compute the summary risk ratio (and relative 95% confidence interval [CI]) between interventions. Results: In total, five studies were included, comprising two randomized clinical trials and three retrospective studies. Risk of bias assessment indicated that both RCTs had a low risk of bias, while two retrospective studies showed a low risk, and one had moderate concerns due to sample size limitations and nonrespondent factors. A combined hazard ratio of 1.00 with a 95% CI suggests no statistical difference between groups. The present meta-analysis revealed that CGF exhibits higher efficacy compared to platelet-rich fibrin (PRF) and blood clot with RET. Conclusion: This systematic review provides evidence that both CGF and PRF yielded positive results in terms of clinical and radiological outcomes. The choice between CGF and PRF may be influenced by factors such as the clinician’s preference, patient-specific considerations, and the intended therapeutic outcome. Moreover, conducting further high-quality clinical trials could yield a greater understanding of the advantages and disadvantages of CGF and PRF in different clinical situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».