Importance of Photography Education to Improve Image Quality for Accurate Remote Diagnoses in Dental Trauma Patients: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-quality photos are critical for the remote diagnosis of dental trauma and thus are beneficial to the prognosis. The quality of the images obtained using a cell phone depends on the level of dental and photography knowledge of the person who is taking the photos. OBJECTIVE: This study aimed to determine the efficacy of photography education in improving images used for the remote diagnosis of dental trauma. METHODS: The subjects comprised 30 laypeople and 30 dentists who were randomly assigned to 15 subgroups with 2 subjects in each. Each subject was asked to take photos of their own anterior teeth and those of their partner on the assumption that an accident occurred using both an iPhone 4s and iPhone 6. Education about how to take an appropriate photo of the anterior teeth for teleconsultation purposes was then provided, after which photos were taken again. Photos were assessed by a dentist for their usefulness in diagnosis. RESULTS: This study analyzed 965 photos: 441 taken by laypeople and 524 taken by dentists. Photos taken after providing education had significantly higher scores for all assessment items than those taken before education (P<.05). The scores were also significantly higher for photos taken using the rear camera than those taken using the front camera (P<.02). The iPhone 6 did not have overwhelming advantages. The photos taken by dentists had significantly higher scores than those taken by laypeople for most of the evaluated items. CONCLUSIONS: Both laypeople and dentists might find photography education useful for when they are taking photos to be used in teleconsultations. The type of cell phone does not significantly affect the usefulness of such photos.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».