Dental maturity of Saudi children: Role of ethnicity in age determination
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Demirjian's dental maturity scores and curves have been widely used for human age determination. Several authors have reported considerable differences between the true and estimated age based on the Demirjian curves, which have been accounted for by ethnicity. The purpose of the current study was to assess the role of ethnicity-specific dental maturation curves in age estimation of Saudi children. MATERIALS AND METHODS: A sample of 452 healthy Saudi children aged 4 to 14 years were aged based on the original French-Canadian Demirjian curves and several modified Demirjian curves specified for certain ethnic groups: Saudi, Kuwaiti, Polish, Dutch, Pakistani, and Belgian. One-way ANOVA and a post hoc Scheffé's test were used to assess the differences between chronological age and dental age estimated by the different curves (P<0.05). RESULTS: The curves designed for Dutch, Polish, Saudi, and Belgian (5th percentile) populations had a significantly lower error in estimating age than the original French-Canadian and Belgian (50th percentile) curves. The optimal curve for males was the Saudi one, with a mean absolute difference between estimated age and chronological age of 8.6 months. For females, the optimal curve was the Polish one, with a mean absolute difference of 7.4 months. It was revealed that accurate age determination was not related to certain ethnicity-specific curves. CONCLUSION: We conclude that ethnicity might play a role in age determination, but not a principal one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,023 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».