Clear aligner therapy practices among orthodontists practicing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The acceptability and preference for clear aligner therapy (CAT) has been increasing among orthodontists, but there is still a lack of consensus regarding CAT best practices. Consequently, this study aimed to investigate CAT practices among orthodontists practicing in Canada. METHODS: The survey was conducted among orthodontists practicing in Canada using a modified previously published survey. Sixty orthodontists participated (6.1% response rate). It consisted of 11 sections with open and closed questions related to demographic information and particularities about using or not using CAT. The survey responses were exported from REDCap to a Microsoft Excel (Microsoft, Redmond, Wash) spreadsheet, then statistically analyzed using SPSS software (SPSS for Windows, version 21.0; IBM Inc., Armonk, NY, USA). The comments were categorized under themes and subthemes. Data were organized in descriptive statistics, expressing frequencies and percentages. RESULTS: Almost 30% of the orthodontist's annual caseload was treated with CAT, most frequently prescribed to adult patients. Case complexity and patient cooperation were the factors that most influenced the decision to prescribe CAT. Almost half of orthodontists reported sometimes combining CAT with adjunctive fixed appliances. CONCLUSIONS: Most orthodontists prescribe CAT, and its use is based on the malocclusion's complexity. Orthodontists who do not prescribe CAT believe that fixed appliance therapy has superior treatment outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».