Cumulative assessment of factors leading to restorative decisions in an educational environment. A graphical demonstration using an in vitro case.
Notice bibliographique
Résumé
Even though accuracy and inter-examiner variation assessments of borderline restorative items have been previously reported, no attempt has been made to replicate the effect of cumulative, sequential diagnostic and treatment planning decisions. This study assesses the cumulative effect of factors indicating restorative needs by evaluating how readily tooth restoration was proposed on the basis of restoration quality and presence of caries (compared to gold standards). Ninety-one senior dental students in Mexico City (79% female; mean age 22.8 years) assembled in 19 teams of five students each. They sequentially evaluated 56 restored and unrestored posterior teeth in an in vitro model. Each student examined the set, removed those teeth needing restorative intervention and returned the remaining set for examination by a second student. When the second assessment was completed, the remaining teeth were turned over to the third teammate and so on. Teeth were subsequently assessed for restoration quality and enamel and dentinal caries. When a tooth showed a carious lesion, a dentinal lesion or a defective restoration, the likelihood of it being selected for restorative treatment increased. When more than one feature was present, the chances of the tooth being selected more frequently and earlier increased, accordingly. The specificity of restorative treatment needs was not excellent. A strong graphical association between the presence of caries and/or defects in restorations with proposed restorative treatment was demonstrated using a non-quantitative research model. The more abundant these features were, the higher the probability appeared for a tooth to fit the clinical picture suitable for restorative intervention.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».