Periapical Lesions and Missed Canals in Endodontically Treated Teeth: A Cone-Beam Computed Tomographic Study of a Chinese Subpopulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Periapical lesions (PL) are a common complication of endodontically treated teeth (ETT), which can result from a missed canal (MC). This study aimed to assess the prevalence of PL and MC in the ETT of a Chinese subpopulation and investigate potential associations between them. MATERIAL AND METHODS A total of 561 cone-beam computed tomography images were selected and analyzed. A total of 1024 endodontically treated posterior teeth excluding third molars were evaluated for the presence of PL and MC. The chi-square test or Fisher's exact test, as well as the odds ratio test, were used to determine whether there was an association and risk relationship between the incidence of PL and the occurrence of MC. RESULTS The overall prevalence of PL and MC in ETT was 56.1% and 19.0%, respectively. In endodontically treated molars, the incidence of PL and MC was 64.1% and 27.6%, whereas in premolars, it was 42.1% and 4.27%. The maxillary first molar showed the highest frequency of PL (71.5%) and MC (65.7%), with the mesiobuccal second canal being the most missed (78.8%). Teeth with an MC were found to be 3.658 times (95% confidence interval=2.541-5.301, P<0.0001) more likely to be associated with a PL. CONCLUSIONS Endodontically treated teeth with missed canals are associated with higher risks of periapical lesions. The high prevalence of these complications in a Chinese subpopulation underscores the importance of implementing enhanced diagnostic and treatment methods for root canal treatment or retreatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».