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Enregistrement W3156753595 · doi:10.15331/jdsm.7192

Some Challenges and Potential Issues Regarding Cone Beam Computed Tomography of the Upper Airway

2021· article· en· W3156753595 sur OpenAlexaff
Claudine Thereza-Bussolaro, Camila Pachêco‐Pereira, Manuel O. Lagravère, Carlos Flores‐Mir

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Sleep Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyComputed tomographyAirwayCone (formal languages)MedicineRadiologyComputer scienceSurgeryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breathing is essential for human survival.During clinical and intraoral evaluations, dentists can identify some phenotypic characteristics that have been linked to sleep-disordered breathing (SDB).Therefore, dentists could be engaged in screening and, when indicated, refer patients with high risk for obstructive sleep apnea (OSA) to appropriate medical specialists for a full diagnosis.Participation by the dentists in future interdisciplinary management can follow.Although cone-beam computed tomography (CBCT) is an established imaging modality in dentistry, it still carries some challenges related to volume rendering management and interpretation.This article outlines the challenges of assessing available CBCT and the use of commercially available rendering tools of the upper airway.The focus of this article is on important considerations regarding the use of this advanced imaging modality for nasopharyngeal obstruction assessments and volume reconstructions.It is suggested that dentists have an essential role in SDB screening, and when CBCT is already available, it could be used as a complementary tool for volumetric airway assessment.Such involvement implies the need for a more robust understanding of current CBCT imaging limitations and potential.Finally, the role of three-dimensional printing from upper airway three-dimensional imaging for educational purposes in dentistry is discussed.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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