Age estimation using dental radiography in the Brazilian population: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Age estimation using dental radiography plays a critical role in forensic and legal contexts. This study aimed to perform a systematic review and meta-analysis to investigate the evidence-based support for various methods of age estimation using dental radiography in Brazilians and to evaluate the precision of these methods. Main body The search strategy was performed in 5 electronic databases and in gray literature for articles published until August 3th, 2024. Two independent reviewers performed data extraction and methodological quality using an adapted version of Newcastle − Ottawa Scale. To estimate the precision of different dental methods, the mean absolute error between the age estimated by dental methods and the chronological age was calculated. The mean difference between the two variables was used as the effect measure. The certainty of the evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) tool. A total of 28 studies met the eligibility criteria. One study was rated 4 (low quality), 16 studies received scores between 5 and 6 (moderate quality), and 11 studies scored 7 or above (high quality). Fourteen studies were included in the meta-analysis, allowing the evaluation of different dental methods for age estimation in male and female individuals. All methods showed a mean error (expressed in mean difference in chronological age) of less than 2 years. For males, the mean error ranged from 0.2 to 1.75 years. For females, the mean error ranged from 0.01 to 1.27 years. Conclusions The methods tended to overestimate the actual chronological age. Significant limitations were found regarding the representativeness of the Brazilian population in the evaluated studies.
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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 | 0,026 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».