Definition of At-Risk Occlusal Surfaces of Permanent Molars—A Descriptive Study
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
UNLABELLED: THE OBJECTIVE of this descriptive study was to define the at-risk occlusal surface to guide the practitioner in the decision of whether to seal or not. METHOD: All dentists affiliated with the French Society of Pediatric Odontology (SFOP) and general practitioners (GP) registered in postgraduate courses in three French dental schools answered the same questionnaire illustrating four occlusal surfaces of permanent molars. It was focused on obtaining an optimal definition of an at-risk occlusal surface. The corresponding four molars were later sectioned to check the answers. Univariate logistic regression analyses and multivariate logistic regression models were tested to identify the factors associated with the at-risk occlusal surface. RESULTS: Eighty-six SFOP dentists and 136 GP filled in the form. Multivariate logistic regression models stratified by type of practice demonstrated that stained fissures (p =0.001) were only associated with at-risk occlusal surface among GP and the morphology of primary fissure (p=0.001) when considering SFOP dentists alone. The multivariate analyses demonstrated that stained fissures, and primary and secondary fissures were linked to the perception of an at-risk occlusal surface. CONCLUSION: An at-risk occlusal surface has narrow and deep primary fissures. Numerous secondary fissures could increase the risk. The coloration of fissures should not be used in the definition because it depends on tooth integrity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle