Orthodontic Treatment Needs in Children with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Autism spectrum disorder (ASD) is associated with a higher prevalence of oral health problems, including parafunctional habits and malocclusions, which may lead to increased orthodontic treatment needs. The objective of this study was to evaluate orthodontic disorders and treatment requirements in children with ASD compared to their neurotypical peers. Methods: A cross-sectional study was conducted on 148 children aged 3–12 years, including 74 children with ASD and 74 controls matched for age and sex. Data were collected via caregiver questionnaires and clinical dental examinations. Malocclusions and orthodontic treatment requirements were assessed using the Index of Orthodontic Treatment Need (IOTN), including both the Dental Health Component (DHC) and Aesthetic Component (AC). Statistical analyses included Mann–Whitney U tests, Student’s t-tests, and effect size calculations, with significance set at p ≤ 0.05. Results: Children with ASD exhibited significantly higher orthodontic treatment needs compared to controls, with elevated scores in both IOTN-DHC (p < 0.001) and IOTN-AC (p < 0.001). No significant differences were observed for the mean overjet or overbite between groups. Gender analysis revealed that boys with ASD had significantly higher scores in both IOTN-DHC and IOTN-AC, while girls with ASD differed from controls only in IOTN-AC. Conclusions: Children with ASD are at increased risk for orthodontic treatment, particularly for both health and aesthetic needs, with boys showing the most pronounced disparities. These findings highlight the importance of early orthodontic assessment and tailored preventive strategies in this population.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».