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Enregistrement W2776570537 · doi:10.21815/jde.018.011

Digital Intraoral Imaging Re‐Exposure Rates of Dental Students

2017· article· en· W2776570537 sur OpenAlexaffabout
Anthea Senior, Curtis Winand, Seema Ganatra, Hollis Lai, Noura Alsulfyani, Camila Pachêco‐Pereira

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryDental educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A guiding principle of radiation safety is ensuring that radiation dosage is as low as possible while yielding the necessary diagnostic information. Intraoral images taken with conventional dental film have a higher re-exposure rate when taken by dental students compared to experienced staff. The aim of this study was to examine the prevalence of and reasons for re-exposure of digital intraoral images taken by third- and fourth-year dental students in a dental school clinic. At one dental school in Canada, the total number of intraoral images taken by third- and fourth-year dental students, re-exposures, and error descriptions were extracted from patient clinical records for an eight-month period (September 2015 to April 2016). The data were categorized to distinguish between digital images taken with solid-state sensors or photostimulable phosphor plates (PSP). The results showed that 9,397 intraoral images were made, and 1,064 required re-exposure. The most common error requiring re-exposure for bitewing images was an error in placement of the receptor too far mesially or distally (29% for sensors and 18% for PSP). The most common error requiring re-exposure for periapical images was inadequate capture of the periapical area (37% for sensors and 6% for PSP). A retake rate of 11% was calculated, and the common technique errors causing image deficiencies were identified. Educational intervention can now be specifically designed to reduce the retake rate and radiation dose for future patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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