Diagnosis of ankylosis in permanent incisors by expert ratings, Periotest<sup>®</sup> and digital sound wave analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this investigation were to: (i) assess the reliability of expert raters to detect ankylosis from recordings of percussion sounds, (ii) measure differences in Periotest values (PTV) between ankylosed and non-ankylosed incisors and (iii) identify characteristic differences in recorded percussion sounds from ankylosed and non-ankylosed incisors using digital sound wave analysis. A convenience sample of healthy children (age range 7-18 years) was invited to participate. Ankylosis group children had one or more documented ankylosed maxillary incisors. Control group children had intact, non-ankylosed incisors. Digital recordings of percussion sounds and PTV were acquired for each incisor of interest. Four experienced pediatric dentists rated the randomized percussion sound pairs for the presence of ankylosis. Percussion sounds were also subjected to digital sound wave analysis. Overall agreement for the expert raters was substantial (kappa = 0.7). Intra-rater agreement was substantial to almost perfect (kappa = 0.6-0.9). Diagnosis of ankylosis demonstrated sensitivity of 76-92% and specificity of 74-100%. PTV from ankylosed incisors were statistically lower than PTV from non-ankylosed incisors. Ankylosed incisor digital sound wave signals exhibited significantly more energy in high-frequency bands than non-ankylosed incisors. This investigation demonstrated that: (i) experienced pediatric dentists reliably detected ankylosis by percussion sound alone; (ii) PTV for ankylosed incisors were statistically lower than PTV from non-ankylosed incisors; and (iii) ankylosed incisors exhibited a higher proportion of their signal energy in high-frequency bands.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle