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Enregistrement W2552909410 · doi:10.2319/082416-634.1

The effect of root and bone visualization on perceptions of the quality of orthodontic treatment simulations

2016· article· en· W2552909410 sur OpenAlexaff
Thorsten Grünheid, Danae C. Kirk, Brent E. Larson

Notice bibliographique

RevueThe Angle Orthodontist · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyDentistryMedicineOrthodonticsIdeal (ethics)VisibilityOverjetPerceptionComputed tomographyPsychologyMalocclusionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effect of root and bone visibility on orthodontists' perceptions of the quality of treatment simulations. MATERIAL AND METHODS: An online survey was used to present orthodontists with setups generated for 10 patients in two different types of view: with and without bone and roots as modeled from a cone-beam computed tomography (CBCT) scan. The orthodontists were asked to rate the quality of the setups from poor to ideal on a 100-point visual analog scale and, if applicable, to identify features of concern that led them to giving a setup a less-than-ideal rating. RESULTS: The quality ratings were significantly lower when roots and bone were visible in the setups (P < .0001). Buccolingual inclination and periodontal concerns were selected significantly more often as reasons for a less-than-ideal rating when roots and bone were shown, whereas occlusal relationship, overjet, occlusal contacts, and arch form were selected significantly more often as reasons for a less-than-ideal rating when roots and bone were not shown. The odds of selecting periodontal concerns as a reason for a less-than-ideal setup rating were 331 times greater when roots and bones were visible than when they were not. CONCLUSIONS: Additional diagnostic information derived from CBCT scans affects orthodontists' perceptions of the overall case quality, which may influence their treatment-planning decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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