Trueness and precision of different intraoral scanners for shade assessment under variable light conditions-a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To compare the trueness and precision of shade assessment using different intraoral scanners under variable light conditions. Materials and Method To evaluate shade trueness and precision, color measurements (L*, a*, b*) were obtained using visual assessment, a spectrophotometer (SPM) (VITA Easyshade Advanced V), and two intraoral scanners, intra oral scanner-A(IOS-A) (Carestream 3700, Dexis IS ScanFlow) and intra oral scanner-B(IOS-B) (3Shape Trios 3), were used to scan 20 subjects by single assessor under natural daylight and operatory light. The color difference (ΔE) was calculated. Trueness and precision were assessed for each method across the two lighting conditions. Trueness of the test groups was compared by Analysis of Variance (ANOVA) followed by Tukey’s Post hoc Test for pairwise comparisons and precision by Kruskal Wallis test while pairwise comparison was done by Mann Whitney U Test. P values <0.05 was considered as statistically significant. Results For trueness, significant differences were observed among the visual method, IOS-A, and IOS-B. Tukey’s test revealed a significant difference between the trueness of IOS-A and IOS-B, while no significant differences were detected between the visual method and either scanner. Regarding precision, significant variations were found among the test groups. A significant difference was noted between the visual method and IOS-A, with a highly significant difference between IOS-A and IOS-B. However, no significant differences were observed between SPM and the visual method or IOS-B, nor between the visual method and IOS-B. Conclusions IOS-B shows better precision for shade determination than IOS-A, while the visual method is more reproducible than IOS-A. No significant differences in trueness and precision were found between the visual method and IOS-B.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».