Role of different imaging modalities in assessment of temporomandibular joint erosions and osteophytes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the ability of different diagnostic imaging techniques for diagnosing the presence of erosions and osteophytes in the temporomandibular joint (TMJ). METHODS: A systematic search of PubMed, Medline, all Evidence Based Medicine (EBM) reviews, Embase, Web of Sciences and Lilacs identified nine articles that met the selection criteria: some type of TMJ diagnostic imaging, data from autopsy or dry skull TMJs as gold standard, absence of diagnosed systemic arthritis and evaluation of the presence of erosions and/or osteophytes. A hand search of the references of the selected articles was also performed. RESULTS: Selected studies evaluated panoramic imaging (unenhanced and colour-enhanced digital subtraction panoramic imaging), axially corrected sagittal tomography, axially corrected frontal tomography, sagittal MRI, CT, high-resolution ultrasound and cone beam CT (CBCT). CONCLUSIONS: Axially corrected sagittal tomography is currently the imaging modality of choice for diagnosing erosions and osteophytes in the TMJ. CT does not seem to add any significant information to what is obtained from axially corrected sagittal tomography. CBCT might prove to be a cost- and radiation dose-effective alternative to axially corrected sagittal tomography. Combining different radiographic techniques is likely to be more accurate in diagnosing erosions and osteophytes in the TMJ than using a single imaging modality. Diagnostic studies that simultaneously evaluate all of the available TMJ imaging technologies are needed.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».