Comparison of positioning errors on panoramic radiographs in Indonesian children, adults, and elderly patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Panoramic radiography is one of the most frequently used extraoral radiography techniques.Different anatomical structures and levels of understanding of instructions may differ in different age groups.Objectives: To investigate the distribution of positioning errors on panoramic radiographs and their correlation between the age groups of children, adults, and the elderly.Material and methods: This descriptive cross-sectional study used 495 panoramic radiographs from oral radiology medical records at a dental hospital.The inclusion criteria were 3 age categories; children (≤ 14 years), adults (15-59 years), and the elderly (≥ 60 years) selected by a consecutive sampling method.Pearson's c 2 categorical comparative statistical tests were performed for data analysis from more than 2 unpaired samples.Results: Among the 3 age groups, the radiographs that had the most errors were the children's age group, with 321 errors (37%), while the radiographs of adults and the elderly had 255 (29.4%) and 292 errors (33.6%), respectively.It was recorded that the spine not being in the upright position, improper positioning of the tongue, and moving during exposure were statistically significantly different between the children, adults, and the elderly (p < 0.05, Pearson's c 2 test). Conclusions:The results of this study showed that the most common error in the 3 age groups was incorrect tongue position.In elderly patients, the position of the spine was the second most common error, while in children, it was moving during exposure.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».