Validity of Willems age estimation method in children’s & adolescents’ of Dakshina Kannada Region, India
Notice bibliographique
Résumé
Willems gender-specific and non-specific maturity scores derive the age of the individual with acceptable error margins in the Belgian Population. This needs to be validated in various subpopulations to enable its use in age estimation. Our aim was to test the validity of both Willems’s I & II maturity scores to estimate dental age in children and adolescents (aged 5–20 yrs) in Dakshina Kannada population in India. Seven teeth of mandibular left quadrant from 800 Orthopantomograms (Male:Female::372:428) of individuals aged 5–20 years were staged using Demirjian’s method and substituted by the Willems maturity scores to derive the age. The chronological and the predicted age of the individuals were correlated to derive the mean absolute error of age estimation in male, female and total. The mean absolute error of estimation of age in males, females, and total of Willems I and II techniques were 1.11, 1.04, 1.07, 1.15, 1.04 and 1.09 years respectively. The gender nonspecific scores predominantly underestimated the age. The Willems I technique showed an underestimation of age in females and over-estimation of age in males (p < 0.001). The present study validates Willems method of age estimation in Dakshina Kannada population, showing a low error rate of ∼1 year.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».