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Enregistrement W3118414238 · doi:10.1111/jerd.12706

Contemporary diagnosis and management of dental erosion

2021· review· en· W3118414238 sur OpenAlexaff
Terence E. Donovan, Caroline Nguyen‐Ngoc, Islam Abd Alraheam, Karina Irusa

Notice bibliographique

RevueJournal of Esthetic and Restorative Dentistry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTooth wearMedicineEtiologyDentistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article is aimed at providing an overview of the topic of erosive tooth wear (ETW), highlighting the clinical signs, diagnosis, and management of dental erosion. OVERVIEW: With the increased prevalence of ETW, it is important that oral health professionals are able to recognize the early signs. Early clinical signs of dental erosion are characterized by loss of enamel texture, a silky glossy appearance, and sometimes a dulling of the surface gloss, referred to as the "whipped clay effect, cupping, and restorations 'standing proud'." The progression of ETW should be monitored by means of diagnostic models or clinical photographs. ETW can be as a result of acid attack of extrinsic or intrinsic origin. CONCLUSION: There is an increase of ETW that is being recognized by the profession. The first step in diagnosing and management is to recognize as early as possible that the process is occurring. At that point a determination of whether the primary etiology is either intrinsic or extrinsic should be made. If these findings are confirmed, appropriate prevention, and management strategies can be adopted followed by appropriate restorative therapy. CLINICAL SIGNIFICANCE: The prevalence of ETW continues to increase. It is therefore important that oral health care providers have a better understanding of the etiology, pathophysiology, and management of this condition. This review aims to provide the guidelines for diagnosis and management of dental erosion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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