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Enregistrement W4415830776 · doi:10.1016/j.identj.2025.105806

Impact Of Treatment On Jaw Growth In Adolescents: Meta-Analysis

2025· article· en· W4415830776 sur OpenAlexaboutno aff
Ruijia Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Dental Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondyleDisplacement (psychology)Treatment modalityTemporomandibular jointRandomized controlled trialMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the impact of various treatment modalities for anterior disc displacement (ADD) on the growth and development of adolescents' temporomandibular joints (TMJs) and to provide evidence-based guidance for clinical treatment. This systematic review and meta-analysis included 11 studies (2 randomized controlled trials and 9 cohort studies) with 1167 patients diagnosed with ADD. The studies were retrieved from PubMed, Web of Science, and OVID up to March 2024. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) and Cochrane methods were used to assess the certainty of evidence. Data on condylar height and SNB angle were analyzed using a random-effects meta-analysis. After ADD treatment, patients' condylar heights increased by about 1.76 mm. In the surgical group, condylar heights increased by about 1.82 mm, while in the non-surgical group, the increase was about 0.27 mm, indicating a less significant improvement. Additionally, the SNB angle increased by about 1.62°. ADD treatment can promote condylar growth and reduce the occurrence of maxillofacial deformity, while surgical group showing a more significant improvement than the non-surgical group. Surgical treatment stimulated condylar growth by restoring the normal TMJ structure and repositioning the articular disc to its natural physiological position. In contrast, non-surgical treatment had a less pronounced effect, with better outcomes in patients with reversible anterior disc displacement and poorer results in those with irreversible displacement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,399 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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