Treatment Outcome in Endodontics—The Toronto Study. Phases I and II: Apical Surgery
Notice bibliographique
Résumé
This study prospectively assessed the 4 to 8 yr outcome of apical surgery performed by graduate students in phases I and II of the Toronto Study. The study cohort included 155 teeth in 138 patients. Outcome was assessed by a blinded and calibrated examiner. Clinical and radiographic measures were used for a dichotomous outcome: healed (no signs and symptoms, Periapical Index score ≤ 2 or scar), or diseased (presence of signs and symptoms, or Periapical Index score ≥ 3). The recall rate was 85% and the overall healed rate 74%. Healed rate was significantly higher for teeth with small (≤ 5 mm) than larger preoperative lesions (χ2, p = 0.02). Logistic Regression revealed an increased odds of disease persistence for teeth with larger preoperative lesions (OR = 3.81, CI = 1.2–12.1), and preoperative root-filling of adequate length (OR = 3.7, CI = 1.1–11.1). Preoperative lesion size and root-filling length were significant predictors of outcome of apical surgery. This study prospectively assessed the 4 to 8 yr outcome of apical surgery performed by graduate students in phases I and II of the Toronto Study. The study cohort included 155 teeth in 138 patients. Outcome was assessed by a blinded and calibrated examiner. Clinical and radiographic measures were used for a dichotomous outcome: healed (no signs and symptoms, Periapical Index score ≤ 2 or scar), or diseased (presence of signs and symptoms, or Periapical Index score ≥ 3). The recall rate was 85% and the overall healed rate 74%. Healed rate was significantly higher for teeth with small (≤ 5 mm) than larger preoperative lesions (χ2, p = 0.02). Logistic Regression revealed an increased odds of disease persistence for teeth with larger preoperative lesions (OR = 3.81, CI = 1.2–12.1), and preoperative root-filling of adequate length (OR = 3.7, CI = 1.1–11.1). Preoperative lesion size and root-filling length were significant predictors of outcome of apical surgery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».