Global cone‐beam computed tomography adoption, usage and scan interpretation preferences of dentists and endodontists
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study investigated the adoption of cone-beam computed tomography (CBCT) by dentists and endodontists around the world, including their preferences in endodontic CBCT usage. METHODOLOGY: An online questionnaire surveyed dental association members in Australia and New Zealand, and endodontic association members in Australia, Britain, Canada, Italy, New Zealand and the USA, about their CBCT training history, considerations in acquisition/interpretation, access to and usage of CBCT, preferred scan interpreter, and preferred endodontic scan settings. Data were analysed with Chi-squared, independent sample t-tests, Cochran's Q and McNemar's tests. RESULTS: Responses from 578 endodontic specialists or postgraduates (Group E) and 185 non-endodontic dentists (Group NE) were included. Continuing professional education (CPE) was the most common source of CBCT training (69.2%). Factors considered in CBCT acquisition/interpretation included beam hardening (75.4%), radiation exposure (61.1%) and patient movement (58.3%). Group E reported higher CBCT usage (90.8%) than Group NE (45.4%, p < .001) and greater workplace access to CBCT (81.1% vs. 25.9%, p < .001). Scans were interpreted by the respondent in most workplace scans (83.3%) and externally taken scans (60.5%); Group E were significantly more likely to interpret themselves than Group NE. Small field of view (83.6%) and high resolution (86.6%) were most preferred as settings for endodontic CBCTs; Group NE were less likely to choose these settings. There were some geographic variations within Group E. CONCLUSIONS: CBCT training was most commonly acquired via CPE. Endodontic respondents reported very high CBCT usage and access in the workplace. There are educational implications regarding CBCT limitations, appropriate applications and interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».