Adjunctive Vibration For Orthodontic Pain Reduction: A Meta-Analysis And Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the effects of adjunctive vibration on pain reduction in orthodontic treatment with fixed appliances or clear aligners, based on 10 clinical studies (N=512; 6 RCTs, 4 non-randomized). Methods:A systematic search of PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, Cochrane CENTRAL, ClinicalTrials.gov,and WHO ICTRP (inception to 24 September 2025) identified 1150 records.After deduplication, 780 were screened, 85 assessed in full text, and 10 studies included.Studies were analyzed for vibration parameters, pain outcomes (VAS at 24/48/72 h, analgesic use), and risk of bias (RoB 2, ROBINS-I).Meta-analysis was planned but not feasible due to heterogeneity (I²>75%).Results: Meta-analysis infeasible due to high heterogeneity (I² > 75%).Four RCTs (N=232) found no pain reduction with low-frequency vibration (LFV, ~30 Hz; VAS differences -0.3 to +0.1, p>0.05).Two RCTs and three non-randomized studies (N=280) reported reduced pain with high-frequency vibration (HFV, ~100-133 Hz; VAS 0.5-1.2lower, p<0.05) at 24-48 h; one included low-level laser therapy (LLLT).HFV demonstrated moderate heterogeneity (I²=82%).In aligner studies, HFV reduced peak pain by 15-25% and analgesic use by ~20%.No increased adverse events were reported.Conclusions: Adjunctive HFV (~100-133 Hz, 3-5 min/day) provides modest short-term pain relief (≈0.5-1.2VAS units at 24-48 h) and reduced analgesic use, particularly in aligners, while LFV (~30 Hz) is ineffective.Limitations include small sample sizes, high heterogeneity, and short follow-ups.Larger multicenter RCTs with standardized outcomes are needed to confirm efficacy and optimize dosing.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».