Efficacy of bisphosphonates in detection of early enamel caries using NIR fluorescence imaging and inhibition of caries progression
Notice bibliographique
Résumé
NIR fluorescence imaging using bisphosphonate-Indocyanine green has been indicated for early interproximal caries detection. This study assessed diagnostic accuracy of caries detection by NIR fluorescence imaging with OsteoSense 750 (OS750) in vitro and ex vivo, and to analyze the therapeutic efficacy of a bisphosphonate (Etidronate) in inhibiting enamel caries progression in vitro. Methods: Four experiments were conducted using extracted human teeth; 1) to calculate the infiltration rate of OS750 into interproximal white spot lesions using fluorescence microscope, 2) to assess diagnostic accuracy of interproximal natural white spot lesions using desktop NIR fluorescence imaging device in vitro setting, 3) to assess diagnostic accuracy of artificially created deeper enamel carious lesion (0.5 mm~1.0 mm) using NIR fluorescence image through the head-mount display in ex vivo setting, 4) to compare the progression on the enamel caries lesions treated by Etidronate, NaF and distilled-water. Diagnostic accuracy was analyzed using sensitivity, specificity and receiver operating curves (ROC). The caries progression was calculated with micro-CT and was statistically analyzed using a two-way ANOVA and the Tukey HDS post-hoc test. Results: 1) The infiltration rate of OS750 was 101.83% 8.66 (Min: 90.10%, Max: 133.94%). 2) The average of sensitivity and specificity in vitro setting experiments were 86.7% 4.4% and 70% 11%, respectively. The average of area under the ROC curves (AUC) was 0.883 0.059 indicating excellent performance. 3) The mean sensitivity and specificity in ex vivo setting was 82.97% 15% and 76.78% 13.27% respectively. 4) The carious lesion volume treated by Etidronate was significantly smaller at post treatment-1 (p<0.05) and treatment-2 (p<0.01) than the control. There was no significant difference in lesion volume in the Etidronate and NaF group at the time point of post treatment-1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».