الأساليب التشخيصية والتنبؤية والعلاجية للأنياب impacted: مراجعة منهجية وتحليل تلويني

الملخص الهدف يؤثر انحصار الأنياب العلوية على حوالي 1-3% من السكان ويقدم تحديات تشخيصية وتنبؤية وعلاجية. لا تزال الفائدة السريرية للذكاء الاصطناعي (AI) في هذا السياق غير مؤكدة. قمنا بتلخيص الأدلة المتعلقة بالأساليب التشخيصية والتنبؤية والعلاجية ووضعنا الأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الاستراتيجيات المعمول بها. الطرق تمت عمليات البحث وفقًا لإرشادات PRISMA 2020 في PubMed، مكتبة كوكراين، Web of Science، وEmbase (2015-2024) وحددت 28 دراسة مؤهلة، موزعة على مجالات التشخيص والتنبؤ والعلاج. تم تقييم خطر التحيز باستخدام أدوات مناسبة لكل مجال. تم إجراء تحليلات تلوينية حسب المجال (دون تأثير إجمالي عبر المجالات)؛ استخدمت تلخيص دقة التشخيص نماذج ثنائية المتغيرات/HSROC الهرمية لتناسب تباين العتبة. النتائج كانت الأداء التشخيصي معتدلاً إلى كبير. كانت تقنية CBCT مرتبطة بدقة تشخيصية أعلى من أشعة البانوراما ثنائية الأبعاد (OR 3.13، 95% CI 2.34-4.94؛ I² = 0.0%، p = 0.121). تم الإبلاغ عن تقديرات تشخيصية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي بأنها أعلى في مجموعة صغيرة من الدراسات؛ ومع ذلك، فإن أحجام العينات المحدودة، والتباين، وندرة التحقق الخارجي، والتقرير غير المتسق تمنع الاستنتاج السريري وتتطلب تفسيرًا حذرًا. أبرزت النتائج التنبؤية المعلمات المكانية، وخصوصًا مسافة التلامس بين الأسنان/الجذور. اقترحت الأدلة العلاجية فائدة محتملة للتدخلات النشطة المتداخلة مقارنة بالإدارة المحافظة، لكن معظم الدراسات كانت قصيرة المدى، متباينة، وغير عشوائية في الغالب. الاستنتاجات توفر تقنية CBCT ومؤشرات مكانية قابلة للاستنساخ إطارًا عمليًا، مع التصوير الموجه وفقًا لمبادئ حماية الإشعاع (ALARA). لا تدعم الأدلة الحالية الأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كوسائل حاسمة سريريًا؛ على أفضل تقدير، قد تعمل كأدوات مساعدة لإنشاء الفرضيات. هناك حاجة لدراسات مستقبلية أكبر مع متابعة أطول، وتقارير موحدة، والتحقق الخارجي والتعديل الدقيق. تسجيل التجارب السريرية رقم تسجيل PROSPERO: CRD420251239971