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Enregistrement W2899617859 · doi:10.1186/s40510-018-0242-0

United Reference Method for three-dimensional treatment evaluation

2018· article· en· W2899617859 sur OpenAlexaff
Shereef Shahen, Manuel O. Lagravère, Gennaro Carrino, Fady Fahim, Reham Abdelsalam, Carlos Flores‐Mir, Letizia Perillo

Notice bibliographique

RevueProgress in Orthodontics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthodonticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reproducible and descriptive Three-dimensional treatment evaluation can enhance future treatment based on realistic results. So, the purpose of this study was to describe a new method for three-dimensional treatment evaluation showing how to use fully-automated craniofacial superimposition of CBCT records combined with reference system to obtain descriptive and comparable results. This new method was named United Reference Method (URM). METHODS: URM is a combination of automated 3D superimposition on anterior cranial base surface anatomy and measurements based on reference system. It was developed to show how to use fully-automated superimposition to obtain descriptive numerical comparable values. The method is based on: one main reference system for both superimposed CBCT records, semi-automation to increase accuracy, all measurements are projections and auxiliary references to aid in landmarks identification and measurements. The method steps can be described following a four-step approach: (1) Superimposition performed through a fully automated, voxel-wise, rigid registration considering only cranial base as a stable structure; (2) Identification of reference landmarks once on the superimposed records for corrected Frankfort Horizontal plane (C-FH) construction and a new semi-automated constructed Sella point to correct Orbital asymmetry; (3) Head orientation of superimposed CBCT images based on the C-FH; (4) Identification of landmarks affected by treatment with the aid of auxiliary reference planes. Evaluation of linear or angular changes derived by projection of same pre- and post-treatment landmarks on the C-FH. Pre- and post-expansion CBCT scans of 20 unilateral cleft lip and palate patients were used to calculate intra and inter-rater reliability. (X, Y and Z) coordinates, mean, standard deviation (SD) and Intra-class Correlation Coefficient (ICC) were calculated. RESULTS: The proposed coordinates for C-FH construction showed ICC ≥ 0.998 and SD ranging from 0.064 to 0.242 mm. On the other hand, excluded coordinates due to expected natural craniofacial asymmetry had the lowest reliability ICC ≥0.742 and SD dramatically increased up to 1.112 mm. CONCLUSION: URM showed adequate reliability so it can be used to produce three-dimensional descriptive data of craniofacial structural changes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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