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Enregistrement W4387380686 · doi:10.1093/ejo/cjad060

Are multi-detector computed tomography and cone-beam computed tomography exams and software accurate to measure the upper airway? A systematic review

2023· review· en· W4387380686 sur OpenAlexaff
Laura Templier, Cecilia Rossi, Manuel O. Lagravère, Ramón Fernández Pujol, Michelle Muwanguzi, Silvia Gianoni‐Capenakas

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Orthodontics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone beam computed tomographyMedicineAirwayImage-guided radiation therapyComputed tomographyChecklistMedical physicsRadiologyNuclear medicineSegmentationTomographyCone beam ctSoftwareQuality assuranceComputer scienceArtificial intelligenceSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cone-beam computed tomography (CBCT) has several applications in various fields of dental medicine such as diagnosis and treatment planning. When compared to computed tomography (CT), CBCT's radiation exposure dose is decreased by 3%-20%. However, CBCT produces more scattered signals and may present poorer image quality when compared to medical CT. OBJECTIVES: To review the findings regarding the accuracy of multi-detector computed tomography (MDCT) and CBCT and to compare the different software programs that segment the upper airway. SEARCH METHODS: Three databases (PubMed, Medline, and Web of Science) were searched for articles and a manual search was performed. SELECTION CRITERIA: The inclusion criteria were defined following the PICO framework: P-any patient with a CBCT or CT; I-dimensional evaluation of the upper airway using MDCT or CBCT; C-phantoms; O-the primary outcome was MDCT and CBCT accuracy, the secondary outcome was the evaluation and comparison of software programs used to segment the upper airway. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Articles that met eligibility criteria were assessed using the Critical Appraisal Skills Program Checklist. RESULTS: Among the 16 eligible studies, 6 articles referred to the accuracy of MDCTs or CBCTs and 10 to the accuracy of the software. Most articles were qualified as high quality. CONCLUSIONS: MDCT and CBCT scans' accuracy in upper airway dimensional measurements depends on machine brand, parameters, and segmentation technique. Regarding the segmentation technique, 12 programs were studied. Most either underestimated or overestimated upper airway measurements. In particular, OnDemand3D and INVIVO showed poor accuracy. On the contrary, Invesalius, and MIMICS were accurate in assessing nasal cavities when using an interactive threshold. However, results varied due to methodological differences among the studies. Finally, fully automatic segmentation based on artificial intelligence may represent the future of airway segmentation because it is faster and seems to be accurate. However, further studies are necessary. REGISTRATION: This study was registered in Prospero (International Prospective Register of Systematic Reviews) with the ID number CRD42022373998.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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