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Enregistrement W4285260720 · doi:10.5624/isd.20220402

A retrospective study of incidental findings occurring in a consecutive case series of lateral cephalograms of 12- to 20-year-old patients referred for routine orthodontic treatment

2022· article· en· W4285260720 sur OpenAlexaff
David MacDonald, Akash Patel, Bingshuang Zou, Edwin H. Yen, Siddharth R. Vora

Notice bibliographique

RevueImaging Science in Dentistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSella turcicaDentistryCephalometryCephalogramRetrospective cohort studyOrthodonticsSurgeryMalocclusionOverbite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Lateral cephalograms of orthodontic patients may contain incidental findings that could potentially lead to harm. Materials and Methods: The lateral cephalograms of 1765 consecutive 12- to 20-year-old patients, being considered for routine orthodontic treatment, were retrospectively reviewed. These patients were considered normal, because no abnormalities were found either in their medical history or on their clinical examination. Results: The overall prevalence of incidental findings was 18.8%, of which 10.3% were ponticulus posticus and 4.2% were bridging of the sella turcica. Although occipital spurs and ponticulus posticus were more prevalent in males, the size of the sella turcicas did not differ between sexes. Of the 1156 patients completing treatment about 2 years later, only one lateral cephalogram displayed progression of the ponticulus posticus in that time. Conclusion: The prevalence of incidental findings on lateral cephalograms of otherwise normal orthodontic 12- to 20-year-old patients was almost a fifth, of which ponticulus posticus, vertebral fusion, and enlarged parietal foramina were clinically significant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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