New Trends of Colour and Background Effect in Restorative Dentistry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Evaluation of the right colour is an important step in restorative dentistry. In history, clinicians started to take the colour with subjective methods. For instance, shade guides were used to compare the teeth with their colour tabs and choose the right one. However, this method presents some issues related to the clinician: everyone perceives colours in different ways, not only because humans differ from each other, but also because they can be affected by local, physiological, physical and psychologically uncontrolled factors, such as fatigue, aging, emotions and lighting conditions. All these factors together contribute to make the subjective method unpredictable. For this reason, new instruments need to be exploited by clinicians in order to describe teeth colour in a more accurate and objective manner, thus applying the objective method. The digital camera, the colorimeter and the spectrophotometer are some of the instruments that can be used to reach this purpose. In both the subjective and objective methods, during determination of the colour, the clinician often focuses on teeth and forgets what surrounds it, like the black background of the mouth or the environmental light. These elements may influence the perception of the colour and, mainly in clinicians with a low level of experience, they could lead to a wrong evaluation of right shades. In order to solve these issues, different strategies can be applied by clinicians, such as making their own shade guide, mixing the objective and subjective methods, or use new devices.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».