A proposed community caries index of treatment need derived from the international caries detection and assessment system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the accuracy of a short version of the International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) in predicting caries treatment need for children. METHODS: The study is a validation study using data from three previously published cross-sectional studies. Participants were children with different dentitions from Kuwait, Brazil, and Spain. Children were clinically examined using ICDAS criteria. Children were classified into preventive, non-operative, and operative categories. Sensitivity and specificity, predictive values, likelihood ratios, and the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve were used to measure the discriminative and diagnostic accuracy of the proposed short version of ICDAS compared to the full ICDAS. RESULTS: Clinical dental examination data from a total of 3076 children aged 1-15 years were used. The proposed short ICDAS and the full ICDAS showed a very good agreement on caries treatment need determination with Kappa scores of more than 0.833 in all dentitions. The short ICDAS showed excellent operating characteristics in all dentitions. The area under the ROC was more than 90% in primary dentition, 89% in permanent dentition, and 86% in mixed dentition in different populations. Lowest area under ROC and sensitivity values were observed when discriminating between non-operative and operative treatment categories. CONCLUSIONS: The proposed short version of the ICDAS showed good diagnostic accuracy in classifying children according to their caries treatment need. By reducing the number of surfaces examined and the time needed for clinical assessment, the short version of the ICDAS is a convenient alternative to the full ICDAS to be used in community settings.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».