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Enregistrement W4385145736 · doi:10.33279/jkcd.v11i02.150

FREQUENCY AND ASSOCIATED FACTORS OF PULP STONES AMONG PATIENTS PRESENTING TO AYUB DENTAL TEACHING HOSPITAL ABBOTTABAD

2021· article· en· W4385145736 sur OpenAlexaff
Asim Qureshi, Muhammad Zain, Hussam, Ifham Khan Jadoon, Rizwan Qureshi, Naveed Aslam

Notice bibliographique

RevueJournal of Khyber College of Dentistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryPulp (tooth)MolarOrthodonticsDental arch

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the frequency of pulp stones with the aid of radiographs in the selected population. Materials and Methods:A retrospective study on dental radiographs i.e. orthopantomogram (OPG) from patients who had been advised OPG from January 2018 to December 2019 was conducted by two consultants at Ayub Dental Section. Out of the total 600 radiographs available, only 145 fulfilled the inclusion and exclusion criteria of the study. Descriptive statistics were given for the patient’s age, gender, and tooth with pulp stones. Whiles associations were determined by chi-square test for gender and tooth type with pulp stones present. Where a significant value was considered p value ≤0.05. Results: Out of the total 145 cases selected, only 30.34% cases were identified as having pulp stones of which 43.18% were male and 56.81% were females. Pulp stones were significantly higher in the maxillary arch (36.36%) than the mandible (22.72%) and first molar than other molars. The most frequent individual tooth that presented with pulp stone was the maxillary first molar. Conclusion: Pulp stones were higher in the maxillary arch than the mandibular arch and in females than males. Cardiovascular patients had a higher number of pulp stones than other groups.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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