A Systematic Review on a Variety of Alternate Fluoride Options Effective in Preventing Dental Caries
Notice bibliographique
Résumé
Conventional fluoride therapies are effective in preventing dental caries but present limitations, such as esthetic concerns and fluoride sensitivity This has led to the development of alternate agents with comparable or improved preventive potential. To systematically review and evaluate the effectiveness of alternate fluoride-based and fluoride-free interventions in the guidelines. A prevention of dental caries. This review adhered to PRISMA 2020 comprehensive literature search was conducted across five databases and grey literature sources. Studies included randomized controlled trials, in vitro experiments, and systematic reviews without meta-analysis that examined the efficacy of agents, such as "silver diamine fluoride (SDF)," "nano-silver fluoride (NSF)," grape seed extract, hydroxyapatite, casein phosphopeptide-amorphous calcium phosphate (CPP-ACP), probiotics, and bioactive glasses Data were extracted regarding intervention type, mechanism, outcomes, and patient acceptability. Twenty studies met inclusion criteria. SDF was found to be noninferior to conventional sealants, while NSF offered superior esthetic outcomes with better caries arrest. Hydroxyapatite, CPP-ACP, and bioactive glasses demonstrated significant remineralization potential. Natural agents, such as theobromine and grape seed extract, showed antimicrobial and surface hardening benefits. Probiotics effectively reduced cariogenic bacterial load. Alternative caries-preventive strategies, especially NSF, CPP-ACP, and natural agents, demonstrate strong potential. Further long-term clinical trials are needed.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».