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Enregistrement W4415987643 · doi:10.5005/jp-journals-10005-3294

Development of a Clinical Dental Reference Data Set for Dubai Emirati Children and Adolescents Based on the Demirjian Method

2025· article· en· W4415987643 sur OpenAlexaboutno aff
Sharifa AlHaj, Manal Al Halabi, Mawlood Kowash, Anas Salami, Ammar H. Khamis, Iyad Hussein

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Pediatric Dentistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReference dataSet (abstract data type)Reference valuesAlternative medicineDental research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Original researchthese reasons, a sequence of dental age estimation methods has been developed primarily based on the mineralization stage of tooth germs. 9any authors have developed scoring methods to assess dental age using dental calcification stages of permanent teeth.Examples of these methods include Demirjian et al., 10 Nolla, 11 Willems et al., 12 and Moorrees et al. 13 methods.The most widely used dental maturity staging system is the method developed by Demirjian in 1973 on a sample of French-Canadian children. 14,15Demirjian method 10 is based on eight stages of tooth mineralization, from calcification of the cusp to closure of the apex, on the seven left IntroductIonAge is a period of human life that is measured by the chronological passing of days, weeks, months, and years from birth.Biological age refers to how old a person seems; accordingly, biological age assessment can be achieved by various techniques, including physical examination, cervical vertebral maturation, 1 handwrist radiographs, dental examination, and also by using dental panoramic tomography (DPT) images. 2 In forensic medicine, age estimation is no longer only beneficial in the identification of deceased victims or human remains but additionally in age estimation of living individuals, which would possibly be required in such cases where chronological age plays a necessary role, for example, criminal liability, immigration, school attendance, and social benefits. 3In dental and medical practice, age estimation is regarded to be of outstanding importance. 4,5or example, pediatric dentists and orthodontists must be capable of understanding a child's growth and developmental status represented by both the chronological and dental age, as it is important to lead to a more accurate diagnosis and treatment planning. 6Dental age assessment is commonly based on observing the stage of tooth eruption and the degree of mineralization of the developing tooth buds' enamel from radiographs. 7The process of maturation is much more uniform, progressive, sequenced, and continuous compared to tooth eruption, and is much less affected by endocrine disease, dietary deficiency conditions, and environmental changes. 8These factors influence tooth development and may show differences in chronological age compared to dental age.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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