The critical‐size supraalveolar peri‐implant defect model: reproducibility in histometric data acquisition of alveolar bone formation and osseointegration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this report is to present the reproducibility of outcomes assessments in the Critical-Size Supraalveolar Peri-Implant Defect Model. MATERIALS AND METHODS: Two examiners without specific experience in histological analysis and one experienced examiner performed the histometric evaluation. A comprehensive training program in data acquisition and histological analysis was established, the inexperienced examiners underwent approximately 12 h of training over multiple sessions. A custom-designed image analysis software macro and a computer-based image system were used to analyse digital images generated by a microscope camera system. Nine parameters for newly formed and resident bone were evaluated. Examiners performed histometric analysis using 36 histologic sections selected from critical-size supraalveolar peri-implant defects in 12 male Hound Labrador Mongrel dogs. Buccal and lingual measurements were performed in 72 sites. Intra- and inter-examiner reproducibility were evaluated using the concordance correlation coefficient (CCC) and means +/- SD of the differences. Systematic errors were evaluated using an F-test for equality of means and variances. RESULTS: Intra-examiner reproducibility was high for all parameters evaluated, the lowest CCC observed being 0.87. Inter-examiner reproducibility was also high, most CCCs exceeding 0.90. Minor systematic errors for intra- and inter-examiner comparisons were occasionally observed. The results imply a high temporal stability because recordings were performed 3 months apart. Measurement errors were stable throughout the range of observations for all parameters. CONCLUSIONS: High examiner reproducibility and temporal stability can be achieved for histometric data acquisition using the Critical-Size Supraalveolar Peri-Implant Defect Model. Examiner reproducibility should be routinely assessed, reported, and accounted for to assure the quality of evidence generated by preclinical studies.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».