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Enregistrement W4416596472 · doi:10.3390/app152312445

Comparative Survival of Restorations in MIH-Affected Pediatric Teeth Using Total-Etch Versus Self-Etch Adhesive Systems: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W4416596472 sur OpenAlexaboutno aff
Maurizio D’Amario, Elena Vitocco, Ali Jahjah, Antonio Capogreco, Stefania Di Mauro, Camillo D’Arcangelo, Francesco De Angelis

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalMeta-analysisCohort studyAdhesiveRetrospective cohort studySystematic reviewStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate adhesive techniques applied to MIH-affected teeth by analyzing the one-year failure rate of restorations performed using total-etch and self-etch adhesive methods. This systematic review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 statement. Eligibility criteria were defined using the PICO acronym. In vivo studies published from 2017 onward were evaluated. Two independent reviewers conducted the search on PubMed, Scopus, Cochrane, and Web of Science. The risk of bias was assessed with RoB2 and the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analysis was performed using the Open Meta [Analyst] software based on the absolute risk of failure. Results were presented as a pooled estimate with a 95% confidence interval (CI) and visualized in forest plots. Four RCTs and one retrospective cohort study were selected for the analysis. Data collected included information such as authors, study design, age, restorations, degree of hypomineralization, protocol, and follow-up. The meta-analysis showed no statistically significant differences between the techniques (p = 0.338) on MIH-affected teeth. This meta-analysis supports the use of both adhesive techniques for managing MIH teeth, emphasizing the need for further studies to examine the specific clinical and technical conditions under which each technique might be more advantageous.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,035
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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Résumé présentoui

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