Comparison of The Canary System and <scp>DIAGNO</scp>dent for the in vitro detection of caries under opaque dental sealants
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the present study was to investigate the ability of operators using The Canary System and DIAGNOdent to detect natural pit and fissure caries under four commonly-used opaque dental sealants. METHODS: Mixed sound and carious pits/fissures (N = 105) selected from 40 human teeth were randomly assigned (10 teeth/group) to one of four opaque sealant groups (Delton, Embrace WetBond, Helioseal F, UltraSeal XT Plus). Selected pits/fissures sites on occlusal surfaces were scanned with The Canary System and DIAGNOdent, sealed, re-scanned, and subjected to polarized light microscopy to confirm whether the scanned regions were sound or carious. Sensitivities and specificities for each detection method before and after sealant placement were calculated. RESULTS: The Canary System and DIAGNOdent were able to distinguish between sound and carious tissue beneath opaque sealants with an accuracy of 76% and 59%, respectively. CONCLUSIONS: The Canary System can serve as a clinical tool to aid dental professionals to detect and monitor the status of caries lesions and tooth structure underneath sealant. The increased likelihood of false-positive diagnoses with DIAGNOdent due to intrinsic auto-fluorescence of sealant filler and opacifying agents might limit its usefulness as an aid to detect caries underneath opaque sealants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».