Molar-Incisor Hypomineralization: evaluation of the occurrence of post-eruptive breakdown and retention of pit and fissure sealant
Bibliographic record
Abstract
A presente tese é composta por dois estudos. O primeiro, uma revisão sistemática, objetivou responder a pergunta: “Em dentes hipomineralizados (P), opacidades amarelo-amarronzadas (E) são mais propensas a fratura pós-eruptiva do esmalte (PEB) (O) comparadas com opacidades branco-cremes(C)?”. As bases MedLine, LILACS, BBO, Cochrane Library, Web of Science, Scopus, Embase, Google Scholar e OpenGrey foram exploradas. Seleção dos estudos, extração dos dados, e avaliação do risco de viés usando a ferramenta Newcastle-Ottawa Scale (NOS) foram realizadas de forma independente e em duplicata. A certeza da evidência foi avaliada segundo o GRADE. De 814 registros recuperados, 8 foram incluídos. A prevalência de PEB foi mais frequente em opacidades amarelo-amarronzadas. Os resultados sugerem que a cor das opacidades em dentes hipomineralizados pode mudar o risco de ocorrência de PEB. Porém a evidência é heterogênea e a certeza de evidência muito baixa. O segundo, um ensaio clínico controlado randomizado objetivou avaliar a retenção do selante de fóssulas e fissuras em primeiros molares permanentes (FPM) com HMI. Os pacientes foram alocados randomicamente em dois grupos: selante ionomérico (Equia Forte® – GC, Europa) e selante resinoso (FluroShield® – Dentisply Sirona, Brasil). A amostra foi composta por 42 crianças, com média de idade de 8,48 anos (±0,55), 20 meninas e 22 meninos. A taxa de sobrevivência dos selantes foi de 0,81 e 0,89 após 6 meses e 0,72 e 0,83 após 12 meses para os grupos RES e GIC, respectivamente. Não foi observada influência do tipo de dente, cor da opacidade ou escore de cárie. Os selantes GIC e RES em molares HMI apresentaram uma taxa de retenção semelhante após 12 meses. (p valor >0,05, Teste Qui-quadrado de Pearson).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".