In vitro Evaluation of Magnification and LED Illumination for Detection of Occlusal Caries in Primary and Permanent Molars Using ICDAS Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early detection of occlusal caries in children is challenging for the dentists, because of the morphology of pit and fissures. Aim: The aim of the present study was to investigate the use of low-powered magnification (×2.5) and its association with LED headlight illumination for occlusal caries detection in primary and permanent molars using International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) criteria.Methods: The occlusal surfaces of 36 extracted teeth (n=18 primary molars, n=18 permanent molars) were examined using ICDAS criteria with unaided visual examination, low-powered magnification and low-powered magnification plus LED headlight illumination. Three examiners evaluated one occlusal site per tooth twice independently with one week interval, using all methods. The teeth (n = 36) were sectioned and examined under light microscopy using Downer’s histological criteria as the gold standard. Results: The weighted kappa values for inter- and intraexaminer reproducibility for the ICDAS examinations were almost perfect (Kappa values 0.72–0.96) in all three examination methods. The correlation with histology and overall AUC performance (0.96–0.98) of low-powered magnification plus LED headlight illumination was statistically significant in permanent molars. In primary molars, both low-powered magnification (0.82–0.90) and low-powered magnification plus LED headlight illumination (0.87–0.93) showed statistically significant correlation with histology and good to excellent AUC performance than unaided examination. Conclusion: Visual aids have the potential to improve the performance of early caries detection and clinical diagnostics in children.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».