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Enregistrement W2901681038 · doi:10.2319/040518-258.1

Evaluation of a novel palatal suture maturation classification as assessed by cone-beam computed tomography imaging of a pre- and postexpansion treatment cohort

2018· article· en· W2901681038 sur OpenAlexaff
Darren Isfeld, Carlos Flores‐Mir, Vladimir León-Salazar, Manuel O. Lagravère

Notice bibliographique

RevueThe Angle Orthodontist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCone beam computed tomographyDentistryReliability (semiconductor)Fibrous jointDentitionCohortOrthodonticsRetrospective cohort studyObservational studyCohort studyComputed tomographyRadiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives: To test the reliability and usefulness of the midpalatal suture maturation classification and methodology proposed in 2013 by Angelieri et al. for successful prediction of rapid maxillary expansion (RME) treatment results. Materials and Methods: Reliability testing focused on 16 patients aged 9.5–17 years with early mixed to full permanent dentition, representing all proposed palatal maturation stages, from available preexpansion cone-beam computed tomography (CBCT). A retrospective observational longitudinal (cohort) study evaluated 63 preadolescent and adolescent patients aged 11–17 years with full permanent dentition treated with tooth-borne RME appliances who had CBCT records taken at pre- (T 1 ) and postexpansion (T 2 ). CBCT three-dimensional landmarking produced skeletal and dental widths and dental angulations used to evaluate the extent of skeletal and/or dental expansion. A regression model was used to assess the prediction capability of the T1 palatal suture classification of each subject for dental and skeletal changes. Results: There was almost perfect intraexaminer agreement and slight to poor interexaminer agreement, differing from previously reported reliability, affected by necessary operator calibration and the degree of postacquisition image sharpness and clarity. Further exploration of its scientific basis suggested that the proposed classification was ill-founded. Results from the cohort study were also wholly unsupportive of efficacy of the proposed palatal suture maturation classification in predicting the magnitude of portrayed changes. Conclusions: Clinicians should be cautious in applying this classification. Although it has merits, the palatal classification still needs much more research and validation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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