Oral Rehabilitation Outcomes Network—ORONet
Notice bibliographique
Résumé
Francesco Bassi, MD, DDS/Alan B. Carr, DMD/Ting-Ling Chang, DDS/Emad Estafanous, BSD, MSD/Neal R. Garrett, PhD/Risto-Pekka Happonen, DDS, PhD/Sreenivas Koka, DDS, MS, PhD/Juhani Laine, DDS, PhD/Martin Osswald, BDS, MDent/Harry Reintsema, DDS, PhD/Jana Rieger, MSc, PhD/Eleni Roumanas, DDS/Thomas J. Salinas, DDS, MS/Clark M. Stanford, DDS, PhD/Johan Wolfaardt, BDS, MDent, PhD: The published literature describing clinical evidence used in treatment decisionmaking for the management of tooth loss continues to be characterized by a lack of consistent outcome measures reflecting not only clinical performance but also a range of patient concerns. Recognizing this problem, an international group of clinicians, educators, and scientists with a focus on prosthodontics formed the Oral Rehabilitation Outcomes Network (ORONet) to promote strategies for improving health based on comprehensive, patient-centered evaluations of comparative effectiveness of therapies for oral rehabilitation. An initial goal of ORONet is to identify outcome measures for prosthodontic therapies that represent multiple domains with patient relevance, are amenable to utilization in both institutional and practice-based environments, and have established validity. Following a model used in rheumatology, the group assessed the prosthodontic literature, with an emphasis on implantbased therapies, for outcomes related to longevity and functional, psychologic, and economic domains. These systematic reviews highlight a need for further development of standardized outcomes that can be integrated across clinical and research environments. Int J Prosthodont 2013;26:319–322. doi: 10.11607/ijp.3400
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,210 | 0,072 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».