Dental Students’ Interpretations of Digital Panoramic Radiographs on Completely Edentate Patients
Notice bibliographique
Résumé
The ability of dental students to interpret digital panoramic radiographs (PANs) of edentulous patients has not been documented. The aim of this retrospective study was to compare the ability of second-year (D2) dental students with that of third- and fourth-year (D3-D4) dental students to interpret and identify positional errors in digital PANs obtained from patients with complete edentulism. A total of 169 digital PANs from edentulous patients were assessed by D2 (n=84) and D3-D4 (n=85) dental students at one Canadian dental school. The correctness of the students' interpretations was determined by comparison to a gold standard established by assessments of the same PANs by two experts (a graduate student in prosthodontics and an oral and maxillofacial radiologist). Data collected were from September 1, 2006, when digital radiography was implemented at the university, to December 31, 2012. Nearly all (95%) of the PANs were acceptable diagnostically despite a high proportion (92%) of positional errors detected. A total of 301 positional errors were identified in the sample. The D2 students identified significantly more (p=0.002) positional errors than the D3-D4 students. There was no significant difference (p=0.059) in the distribution of radiographic interpretation errors between the two student groups when compared to the gold standard. Overall, the category of extragnathic findings had the highest number of false negatives (43) reported. In this study, dental students interpreted digital PANs of edentulous patients satisfactorily, but they were more adept at identifying radiographic findings compared to positional errors. Students should be reminded to examine the entire radiograph thoroughly to ensure extragnathic findings are not missed and to recognize and report patient positional errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».