Depicting Errors in Clinical Decisions for Posterior Proximal Enamel Caries Lesions in Permanent Teeth Using the Fact Box Format
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To depict restorative treatment recommendations of US dentists for posterior proximal enamel caries lesions detected with bitewing radiographs in permanent teeth. METHODS: The Fact Box format was utilized to depict the probabilities of restorative treatment recommendations made by US dentists for posterior proximal enamel caries lesions detected with bitewing radiographs in permanent teeth. Four case scenarios were considered, including patients at low caries risk versus those at high caries risk for two proportions (10% versus 38%) of proximal enamel caries lesions with external surface cavitation. RESULTS: The Fact Box showed that the decision to restore posterior proximal enamel caries lesion was more likely to be an incorrect decision (61-91%) in the four case scenarios considered. Meanwhile, the decision to not provide restorative treatment for posterior proximal enamel caries lesion was less likely to be erroneous (9-37%) in the four case scenarios considered. CONCLUSION: Using the Fact Box to depict restorative decision-making for posterior proximal enamel caries lesions in permanent teeth may improve communication of decisional probabilities and reduce restorative overtreatment.
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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 | 0,006 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,002 |
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 ».