Incidental findings in a consecutive series of digital panoramic radiographs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to determine the prevalence of incidental findings (IFs) on digital dental panoramic radiographs (DPRs) of asymptomatic patients attending a general dental practice. MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective study of 6,252 consecutive digital (photostimulatable phosphor) DPRs of patients who visited a Canadian general dental practice for a complete new patient examination. The IFs were grouped into dental-related anomalies, radiopacities and radiopacities in the jaws, changes in the shape of the condyles, and other findings in the jaws, such as tonsilloliths and mucosal antral pseudocysts. Their prevalence was determined. RESULTS: Thirty-two percent of the DPRs showed at least 1 IF. The highest prevalence was found for dental-related anomalies (29% of all DPRs), of which impacted teeth were the most prevalent finding (24% of all DPRs), followed by idiopathic osteosclerosis (6% of all DPRs). A lower prevalence was noted for tonsilloliths (3%), and the prevalence of root tips, mucosal antral pseudocysts, and anomalies in condylar shape was approximately 1% each. CONCLUSION: The observed prevalence of 32.1% for IFs of any type underscores the need for a dental practitioner to review the entire DPR when a patient presents for an initial dental examination (or check-up) or for dental hygiene. Only a single IF (a central giant cell granuloma) provoked alarm, as it was initially considered malignant. Similarly, impacted teeth and suspected cysts need careful evaluation upon discovery to determine how they may be optimally managed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».