Investigating the diagnostic accuracy of the 2017 periodontal classification in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The purpose of this study was to explore the differences in periodontal diagnoses made by dental students, dental hygiene students, and dental professionals in Canada. A secondary objective was to identify potential factors, including familiarity and confidence in the 2017 Periodontal Classification, that may impact the diagnostic accuracy of periodontal diagnoses. Methods: This study was an electronic survey-based prospective study containing five clinical cases in periodontics to provide a diagnosis followed by 10 demographic/background/additional questions, distributed to: Year Three and Year Four dental students at the University of British Columbia (UBC) and University of Toronto (UofT), Year Three and Year Four Dental Hygiene Degree Program (DHDP) students at UBC, Periodontics Residents (PR) at five of the six programs offered across Canada (UBC, UofT, University of Alberta (UofA), University of Manitoba (UofM), and Dalhousie University (DAL) and Periodontics instructors at UBC (UBCI) which includes Periodontists and Dental Hygienists. Results: All five dental schools responded to the survey, with 104 respondents. Factors such as training level, familiarity with the 2017 Periodontal Classification, institution of training, and confidence in using the 2017 Periodontal Classification were found to impact diagnostic accuracy. Conclusions: This study found that there are variations in periodontal diagnoses made amongst dental professionals and students in Canada based on the 2017 Periodontal Classification. Specific recommendations include strengthening education in this area to enhance students’ awareness and confidence in using the classification, and implementing consensus calibration activities for instructors to utilize the new classification more effectively.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».