Self-reported tooth and implant prognosis evaluation based on radiographic bone loss: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Tooth prognosis evaluation involves continual assessments to guide patient-centered treatment plans. This means that the tooth prognosis may dictate whether a tooth is restored, extracted, or maintained. Aim of study: The aim of this work was to evaluate current trends in tooth prognosis evaluation based on radiographic bone loss amongst dental practitioners. Material and Methods: A survey including demographic questions and ten radiographs (vertical bitewings or peri-apical) showing bone loss around teeth and implants were distributed to dental practitioners. Practitioners were asked to determine the prognosis of the tooth or implant and suggest a percentage describing the likelihood of the tooth or implant surviving for ten years. Results: One of the ten radiographs provided for assessment was given good to fair prognosis by 100% of the participants. Only three out of the ten radiographs presented had strong suggestions for tooth retention. Recommendation for extraction by dental practitioners varied from 1-66% across the radiographs. Furthermore, practitioners predicted a 0% chance of ten-year survival for many of the teeth. Conclusions: Assessing prognosis based on radiographs only, is insufficient and clinical data provides invaluable information to establishing tooth prognosis. Dental professionals should understand that compromised teeth can outlive dental implants and our role as dental professionals is to prevent and treat oral diseases to preserve the dentition as long as possible.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».