A pilot study of dentists' assessment of caries detection and staging systems applied to early caries: PEARL Network findings.
Notice bibliographique
Résumé
The International Caries Detection and Assessment System (ICDAS II) and the Caries Classification System (CCS) are caries stage description systems proposed for adoption into clinical practice. This pilot study investigated clinicians' training in and use of these systems for detection of early caries and recommendations for individual tooth treatment. Patient participants (N = 8) with a range of noncavitated lesions (CCS ranks 2 and 4 and ICDAS II ranks 2-4) identified by a team of calibrated examiners were recruited from the New York University College of Dentistry clinic. Eighteen dentists-8 from the Practitioners Engaged in Applied Research and Learning (PEARL) Network and 10 recruited from the Academy of General Dentistry-were randomly assigned to 1 of 3 groups: 5 dentists used only visual-tactile (VT) examination, 7 were trained in the ICDAS II, and 6 were trained in the CCS. Lesion stage for each tooth was determined by the ICDAS II and CCS groups, and recommended treatment was decided by all groups. Teeth were assessed both with and without radiographs. Caries was detected in 92.7% (95% CI, 88%-96%) of the teeth by dentists with CCS training, 88.8% (95% CI, 84%-92%) of the teeth by those with ICDAS II training, and 62.3% (95% CI, 55%-69%) of teeth by the VT group. Web-based training was acceptable to all dentists in the CCS group (6 of 6) but fewer of the dentists in the ICDAS II group (5 of 7). The modified CCS translated clinically to more accurate caries detection, particularly compared to detection by untrained dentists (VT group). Moreover, the CCS was more accepted than was the ICDAS II, but dentists in both groups were open to the application of these systems. Agreement on caries staging requires additional training prior to a larger validation study.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».