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Enregistrement W1953613199 · doi:10.1046/j.1365-263x.2002.00403.x

Assessment of dental maturity of Brazilian children aged 6 to 14 years using Demirjian's method

2002· article· en· W1953613199 sur OpenAlexaboutno aff
R. M. R. Eid, Rita Simi, Maria Naira Pereira Friggi, Mauro Fisberg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paediatric Dentistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaturity (psychological)DentistryFamily medicineGerontologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Dental maturity, often expressed as dental age, is an indicator of the biological maturity of growing children. A method for the assessment of dental maturity was first described by Demirjian, and is widely used and accepted, mainly because of its ability to compare different ethnic groups. This is possible, as the maturity scoring system proposed by the method is universal in application, although the conversion to dental age depends on the population considered. OBJECTIVES: The aim of this study was to apply Demirjian's method to Brazilian children aged 6-14 years in order to obtain dental maturity curves for each sex, to compare this data with that obtained by Demirjian, and to determine whether there is a significant correlation between dental maturity and body mass index. METHODS: We retrospectively reviewed the orthopantomograms, height and weight measurements of 689 healthy children. Curves of dental maturity of males and females were constructed. RESULTS: When compared to the French-Canadian sample of Demirjian, Brazilian males and females were 0.681 years and 0.616 years, respectively, more advanced in dental maturity. There was no significant correlation between dental maturity and body mass index.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeObservationnel
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

Citations200
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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