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Enregistrement W4387893267 · doi:10.1111/jre.13194

Use of ultrasound imaging for assessment of the periodontium: A systematic review

2023· review· en· W4387893267 sur OpenAlexaff
Carlos Alberto Figueredo, Raisa Queiroz Catunda, Monica Prasad Gibson, Paul W. Major, Fabiana T. Almeida

Notice bibliographique

RevueJournal of Periodontal Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriodontiumMedicineDental alveolusDentistrySystematic reviewMEDLINEPeriodontitisCritical appraisalUltrasoundOrthodonticsRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to systematically review the literature regarding diagnostic applications of ultrasound imaging for evaluation of the periodontium in humans. The search was conducted on Medline, EMBASE, Web of Science, Scopus, Cochrane, and PubMed up to April 3, 2023. The studies included were exclusively human studies that assessed the periodontium with ultrasound (US) imaging (b-mode). Outcomes measured included alveolar bone level, alveolar bone thickness, gingival thickness, and blood flow quantification. References were imported to Covidence. Two reviewers conducted phases 1 and 2. The JBI risk assessment tool for cross-sectional studies was used. Extracted data included the transducer and measurements used and the study's outcomes. The search yielded 4892 studies after removing duplicates. From these, 25 studies were included and selected for extraction. Included studies retrieved outcomes from US examinations of the periodontal tissues. From the selected studies, 15 used US on natural teeth, 4 used US on implants, 2 used US on edentulous ridges, and 4 used color flow/power in US to evaluate the blood flow. The results of the present systematic review suggest that US might be a feasible and valuable diagnostic tool for the periodontium, with the potential to complement shortfalls of current radiographic technologies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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