The Changes in Orthodontic Treatment Need in Children Over Time: A Longitudinal Evaluation of Self-Correcting Malocclusions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This systematic review aimed to synthesize longitudinal evidence on the natural changes in orthodontic treatment need among children and adolescents, with a specific focus on identifying malocclusion traits that demonstrate a potential for spontaneous correction over time. Methods: A systematic search was conducted across PubMed/MEDLINE, SienceDirect, Cochrane Library and Google Scholar from inception to November 2025, following PRISMA guidelines. Eligible studies were longitudinal cohorts assessing children and adolescents in mixed or early permanent dentition, with no prior orthodontic treatment at baseline. Outcomes included changes in treatment need measured by indices like the Dental Aesthetic Index (DAI) or Index of Orthodontic Treatment Need (IOTN), and observed self-correction of specific malocclusion traits. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Four prospective cohort studies (n=1,253 participants) were included. The evidence revealed a non-linear trajectory of malocclusion prevalence, characterized by an initial decrease from primary to mixed dentition, followed by an increase in early permanent dentition. Despite this, a net decrease in treatment need was observed for many individuals during the transition from mixed to permanent dentition, with one study reporting decreased DAI scores for 60.8% of children. High rates of spontaneous correction were documented for specific traits: anterior open bite (87-99%), Class II malocclusion (83%), and unilateral posterior crossbite (83%). Nevertheless, a persistent, clinically significant treatment need remained, with 22% of 11.5-year-olds classified as having severe or extreme need. Conclusion: Orthodontic treatment need in children is dynamic, not static. While significant self-correction occurs for traits like anterior open bite and posterior crossbite, a substantial proportion of children develop a definitive need for intervention by early permanent dentition. These findings underscore the importance of longitudinal monitoring and cautious timing of orthodontic assessments, particularly during mixed dentition when transient traits may overestimate true long-term need.
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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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».