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Enregistrement W2112559348 · doi:10.1038/sj.dmfr.4600717

Radiographic practices of dentists undertaking endodontics in New Zealand.

2002· article· en· W2112559348 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Chandler, Sunil Koshy

Notice bibliographique

RevueDentomaxillofacial Radiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndodonticsRadiographyMedicineRoot canalDentistryQuarter (Canadian coin)MilestoneFamily medicineOrthodonticsSurgeryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the radiographic practices of New Zealand dentists undertaking root canal treatment, and to investigate the relationship between radiographic practices and educational and clinical factors. METHODS: A questionnaire was sent to all 1200 general dental practitioners and five specialist endodontists in New Zealand. Data were subjected to descriptive and analytical statistics. RESULTS: The response rate was 79%. The mean number of root canal treatments done by general dentists in the previous 12 months was 103, and for the specialists 938. Pre-operative views were taken by 57.1% of respondents all the time and by 34.8% in most cases. The long cone paralleling and bisecting angle techniques were in regular use by similar numbers of respondents, and over one half of the practitioners regularly used film holders and electronic apex locators. Working length films were taken by 67% of practitioners all the time and by 18% in most cases. One-quarter of practitioners took a master point view all the time, and 15% did this for most cases. Almost 65% always took a film of the completed root filling and 21% did for most cases. Twenty-three per cent of practitioners did not follow up their work. CONCLUSIONS: The majority of respondents used radiographs pre-operatively, for working length assessment and to assess the final root filling. There was a general improvement in radiographic practices compared with data from a previous national survey held in 1980.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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