MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2561158009 · doi:10.1093/ejo/cjw079

Reliability of upper pharyngeal airway assessment using dental CBCT: a systematic review

2016· review· en· W2561158009 sur OpenAlexaff
Jason Noah Zimmerman, Janson Lee, Benjamin T. Pliska

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Orthodontics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)MedicineAirwaySystematic reviewCone beam computed tomographyMeta-analysisMEDLINEProtocol (science)DentistryMedical physicsOrthodonticsRadiologyComputed tomographySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper airway analysis is an often-cited use of cone beam computed tomography (CBCT) imaging in orthodontics. However, the reliability of this process in a clinical setting is largely unknown. OBJECTIVE: Our objective was to systematically review the literature to evaluate the reliability of upper pharyngeal airway assessment using dental CBCT. SEARCH METHODS: MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Google Scholar were searched through June 2015. SELECTION CRITERIA: Human studies that measured reliability of upper airway assessment in patients using CBCT as part of the study protocol were considered. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) was followed. Data were collected on overall study characteristics and measurements, CBCT unit and machine settings used, and examination characteristics of the included studies. Methodological quality of the included studies was evaluated. RESULTS: Forty-two studies were evaluated, representing the CBCT scans of 956 patients. Studies included a wide variety of patients and CBCT machines with various scan settings. Only five studies were deemed high quality. The available evidence indicates that under specific restricted conditions there is moderate to excellent intra- and inter-examiner reliability. Airway volume demonstrated greater intra- and inter-examiner reliability than did minimum cross-sectional area. However, significant methodological limitations of the current literature, most importantly a lack of manual orientation of the images and selection of threshold sensitivity in study protocols, suggest that reliability has not been adequately established. CONCLUSIONS: The current literature reports moderate to excellent reliability, with airway volume having higher reliability than minimum cross-sectional area. However, only limited aspects of the process of airway analysis have been evaluated, indicating that further research is required to adequately establish the reliability of upper pharyngeal airway assessment of patients using dental CBCT. REGISTRATION: None.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of OrthodonticsMême sujetDental Radiography and ImagingTravaux en français237 207