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Enregistrement W1715989194 · doi:10.1159/000437214

In vitro Detection of Occlusal Caries on Permanent Teeth by a Visual, Light-Induced Fluorescence and Photothermal Radiometry and Modulated Luminescence Methods

2015· article· en· W1715989194 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmoud Jallad, Domenick T. Zero, George J. Eckert, Andréa Ferreira Zandoná

Notice bibliographique

RevueCaries Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityDentistryIntraclass correlationReceiver operating characteristicPermanent teethMedicineReproducibilityOrthodonticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The paradigm shift towards the nonsurgical management of dental caries relies on the early detection of the disease. Detection of caries at an early stage is of unequivocal importance for early preventive intervention. OBJECTIVE: The aim of this in vitro study is to evaluate the performance of a visual examination using the International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) criteria, two quantitative light-induced fluorescence (QLF) systems--Inspektor™ Pro and QLF-D Biluminator™ 2 (Inspektor Research Systems B.V., Amsterdam, The Netherlands)--and a photothermal radiometry and modulated luminescence, The Canary System® (Quantum Dental Technologies, Toronto, Ont., Canada) on the detection of primary occlusal caries on permanent teeth. METHODS: A total of 60 teeth with occlusal surface sites ranging from sound to noncavitated lesions (ICDAS 0-4) were assessed with each detection method twice in a random order. Histological validation was used to compare methods for sensitivity, specificity, percent correct, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), at standard and optimum sound thresholds. Interexaminer agreement and intraexaminer repeatability were measured using intraclass correlation coefficients. RESULTS: Interexaminer agreement ranged between 0.48 (The Canary System®) and 0.96 (QLF-D Biluminator™ 2). Intraexaminer repeatability ranges were 0.33-0.63 (The Canary System®) and 0.96-0.99 (QLF-D Biluminator™ 2). The sensitivity range was 0.75-0.96 while that of specificity was 0.43-0.89. The AUC were 0.79 (The Canary System®), 0.87 (ICDAS), 0.90 (Inspektor™ Pro), and 0.94 (QLF-D Biluminator™ 2). CONCLUSION: ICDAS had the best combination of sensitivity and specificity followed by QLF-D Biluminator™ 2 at optimum threshold.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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