Variation of orthodontic treatment decision-making based on dental model type: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine in which clinical scenarios digital models are valid as replacements for plaster models during orthodontic treatment decision-making process and treatment planning. MATERIALS AND METHODS: An attempt to identify all pertinent published information was made. Retained articles were those where a decision-making process leading to differential orthodontic treatment plans based on either method were compared. The search was tailored for PubMed and adapted for EMBASE, MEDLINE, the Cochrane Library, LILACS, and Web of Science. A partial grey literature search was conducted through Google Scholar. References lists of the included articles were screened for potential relevant studies. The methodology of selected studies was evaluated using the Quality Assessment Tool for Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS). RESULTS: Only two studies were finally selected for the qualitative and quantitative synthesis. QUADAS results scores from selected studies ranged from 61% to 83% of 11 items evaluated. In one, the overall treatment plan regarding orthognathic surgery for Class II malocclusion changed in 13% to 22% of the cases. In the other one, 6% of the orthodontic treatment plans changed. CONCLUSION: Digital models could be used to replace plaster models in Class II malocclusion treatment planning.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».