Cone Beam CT Features and Oral Radiologist’s Decision-making ofArrested Pneumatization of the Sphenoid Sinus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the demographic and radiographic features of arrested pneumatization of the sphenoid sinus (APS) and their influence on the confidence of oral and maxillofacial radiologists (OMFRs) in diagnosing APS. METHODS: Reports of cone beam computed tomography (CBCT) APS were retrieved, and the demographic and radiographic features were retrospectively analyzed. Five OMFRs assessed the CBCT images and their confidence in diagnosing APS. The OMFRs' experience (years), expertise (skull-base CBCT cases/month) and diagnostic confidence level were analyzed for agreement and associations with demographic or radiographic features. RESULTS: Of 29 APS cases, 17 (58.6%) were females, and the mean age was 29.9±19 years. Twenty cases (69.0%) presented unilaterally, and 27 (93.1%) involved the sphenoid body. The most common accessory site was the pterygoid process (19, 65.5%). The vidian canal and foramen rotundum were involved in 27 (93.1%) and 17 (58.6%) cases, respectively. Most cases (28, 96.6%) were well-defined, corticated, and showed mixed attenuation. APS diagnostic confidence was higher among the expert OMFRs (72.4%-82.8% vs. 58.6%-62.1%). CONCLUSION: Radiographic features differentiating APS from skull-base tumors were shown on CBCT. The confidence of OMFRs with similar experience in years depended on their frequency of examining CBCT cases involving the skull base.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».