MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100263606 · doi:10.4103/2278-0203.143230

Comparison of two three-dimensional cephalometric analysis computer software

2014· article· en· W2100263606 sur OpenAlexaff
Tarek El‐Bialy, Dena Sawchuk, Adel Alhadlaq, Thamer Alkhadra, Terry Carlyle, Budi Kusnoto

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthodontic Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthodonticsIntraclass correlationSoftwareStatistical analysisCephalometric analysisStatistical softwareReliability (semiconductor)Cone beam computed tomographySignificant differenceMathematicsComputer scienceComputed tomographyMedicineReproducibilityStatisticsPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Three-dimensional cephalometric analyses are getting more attraction in orthodontics. The aim of this study was to compare two softwares to evaluate three-dimensional cephalometric analyses of orthodontic treatment outcomes. MATERIALS AND METHODS: Twenty cone beam computed tomography images were obtained using i-CAT(®) imaging system from patient's records as part of their regular orthodontic records. The images were analyzed using InVivoDental5.0 (Anatomage Inc.) and 3DCeph™ (University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA) software. Before and after orthodontic treatments data were analyzed using t-test. RESULTS: Reliability test using interclass correlation coefficient was stronger for InVivoDental5.0 (0.83-0.98) compared with 3DCeph™ (0.51-0.90). Paired t-test comparison of the two softwares shows no statistical significant difference in the measurements made in the two softwares. CONCLUSIONS: InVivoDental5.0 measurements are more reproducible and user friendly when compared to 3DCeph™. No statistical difference between the two softwares in linear or angular measurements. 3DCeph™ is more time-consuming in performing three-dimensional analysis compared with InVivoDental5.0.

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)0,003
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Orthodontic ScienceMême sujetDental Radiography and ImagingTravaux en français237 207