Age estimation in two recent European population by assessment of permanent tooth mineralization
Notice bibliographique
Résumé
Age estimation is a common requirement in forensic, bioarcheological and biomedical practice. This master thesis deals with age estimation based on permanent tooth mineralization according to Demirjian et al. (1973). The research material consisted of orthopantomograms of 716 Czech and 743 French children aged between 4 and 15 years. The purpose of this study was to analyse the suitability of the original French-Canadian standards for age estimation (Demirjian a Goldstein, 1976) and the recent Belgian standards (Willems et al., 2001) in Czech and French population. Another aim of the study was to evaluate the accuracy of the neural network method that represents a completely new approach in data prediction. In order to express the accuracy of estimate we used mean and median of difference between chronological and dental age, and RMS error. Using logistic regression, differences in tooth mineralization between Czech and French population and between girls and boys were also evaluated. Our results indicate that the French-Canadian standards gave a consistent overestimation of dental age compared with chronological age. Mean difference was 0,33 years for Czech children and 0,45 and 0,46 years for French girls and boys, respectively. We found that Willem's method and neural network method were more...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».