Novel methodologies and technologies to assess mid-palatal suture maturation: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A reliable method to assess midpalatal suture maturation to drive clinical decision-making, towards non-surgical or surgical expansion, in adolescent and young adult patients is needed. The objectives were to systematically review and evaluate what is known regarding contemporary methodologies capable of assessing midpalatal suture maturation in humans. METHODS: A computerized database search was conducted using Medline, PubMed, Embase and Scopus to search the literature up until October 5, 2016. A supplemental hand search was completed of references from retrieved articles that met the final inclusion criteria. RESULTS: Twenty-nine abstracts met the initial inclusion criteria. Following assessment of full articles, only five met the final inclusion criteria. The number of subjects involved and quality of studies varied, ranging from an in-vitro study using autopsy material to prospective studies with in vivo human patients. Three types of evaluations were identified: quantitative, semi-quantitative and qualitative evaluations. Four of the five studies utilized computed tomography (CT), while the remaining study utilized non-invasive ultrasonography (US). No methodology was validated against a histological-based reference standard. CONCLUSIONS: Weak limited evidence exists to support the newest technologies and proposed methodologies to assess midpalatal suture maturation. Due to the lack of reference standard validation, it is advised that clinicians still use a multitude of diagnostic criteria to subjectively assess palatal suture maturation and drive clinical decision-making.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».