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Enregistrement W2087856624 · doi:10.1097/scs.0b013e31805151d3

Odontogenic Tumors in Childhood

2008· article· en· W2087856624 sur OpenAlexaff
Carlo M. Mortellaro, Mattia Berrone, G. Turatti, Lia Rimondini, Adalberto Brach del Prever, Federico Canavese, Angela Pucci, G. Farronato

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral and Maxillofacial Pathology
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmeloblastomaOdontogenic myxomaOdontogenicIncidence (geometry)Odontogenic tumorOdontomaMaxillaPathologyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The odontogenic tumors are an unusual group of lesions of the jaws derived from embryologic tooth-forming tissues and presenting in a large number of histologic patterns. More common in pediatric age and adolescence than in adult age, the odontogenic tumors can be observed casually or after the appearance of nonspecific symptoms. Because of their slow-growth tendency, usually they do not cause pain. The odontogenic tumors grow in the jaw, through the haversian system, without metastasis but with and high probability of relapse. A retrospective study of 86 cases treated between 1997 and 2005 is reported. The percent of diagnosed cases that were benign was 98.8%, and just one case of malign neoplasm is reported. The most frequent tumor accounted for in the reported sample was odontoma (39.5%) followed by odontogenic fibroma (12.8%). Ameloblastoma and myxoma showed the same incidence (11.6%). Early diagnosis, together with a correct histologic diagnosis, allows a preservative and effective surgical treatment and is necessary to reduce the risk of relapse.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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