Dental age estimation of Omani children using Demirjian's method
Notice bibliographique
Résumé
Dental age plays a significant role in forensic dentistry, orthodontics and paediatric dentistry, as well as in general diagnosis and treatment planning. Different methods have been developed to determine dental age. One of the most commonly used methods is Demirjian’s method, which was developed in 1973 from research on a large number of French-Canadian children. It is based on the degree of tooth mineralisation by examining the radiological appearance of the lower mandibular left quadrant. The purpose of this study was to assess the dental age of Omani children using Demirjian's method and evaluate the applicability of the method in dental age estimation for Omani children. The sample consisted of 485 digital panoramic radiographs of children (264 males, 221 females) aged between 4.6 years and 16.5 years, and obtained from the records of the Military Dental Centre in Oman. The data were analysed using SPSS. Paired t-tests, intraclass correlation coefficients (ICC) and difference-against-mean plots were used to compare the dental age calculated by Demirjian's method with chronological age. A single examiner scored the radiographs, and intra-observer reliability was evaluated using Cronbach's alpha on data from rescoring one out of every 20 radiographs. For boys, the mean difference between chronological age and dental age for all age groups was 0.10 (95% CI −0.03 to 0.24). For girls, the mean difference between chronological age and dental age for all age groups was 0.05 (95% CI −0.11 to 0.22). Difference-against-mean plots showed no evidence of differential bias by age. For boys, the ICC was 0.896 (95% CI 0.869–0.917); for girls, it was 0.886 (95% CI 0.854–0.911). Difference-against-mean plots for boys (Fig. 1) and girls (Fig. 2) showed some evidence of differential bias by age. In conclusion, the extent of the observed differences was sufficient for doubt to be cast upon the utility of Demirjian’s method for Oman, particularly when it is considered that the method’s most likely application would be in age determination for minors in the workforce.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».