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Enregistrement W3082017144 · doi:10.2478/asmj-2020-0003

Self-reported tooth and implant prognosis evaluation based on radiographic bone loss: a cross sectional study

2020· article· en· W3082017144 sur OpenAlexaff
Danielle Clark, Jaimie Baybrook, Raisa Queiroz Catunda, Liran Levin

Notice bibliographique

RevueActa Stomatologica Marisiensis Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryRadiographyDentitionImplantDental implantOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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