Dental age assessment among Tunisian children using the Demirjian method
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Since Demirjian system of estimating dental maturity was first described, many researchers from different countries have tested its accuracy among diverse populations. Some of these studies have pointed out a need to determine population-specific standards. AIM: The aim of this study is to evaluate the suitability of the Demirjian's method for dental age assessment in Tunisian children. MATERIALS AND METHODS: This is a prospective study previously approved by the Research Ethics Local Committee of the University Hospital Fattouma Bourguiba of Monastir (Tunisia). Panoramic radiographs of 280 healthy Tunisian children of age 2.8-16.5 years were examined with Demirjian method and scored by three trained observers. STATISTICAL ANALYSIS USED: Dental age was compared to chronological age by using the analysis of variance (ANOVA) test. Cohen's Kappa test was performed to calculate the intra- and inter-examiner agreements. RESULTS: Underestimation was seen in children aged between 9 and 16 years and the range of accuracy varied from -0.02 to 3 years. The advancement in dental age as determined by Demirjian system when compared to chronological age ranged from 0.3 to 1.32 year for young males and from 0.26 to 1.37 year for young females (age ranged from 3 to 8 years). CONCLUSIONS: The standards provided by Demirjian for French-Canadian children may not be suitable for Tunisian children. Each population of children may need their own specific standard for an accurate estimation of chronological age.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».