Avaliação de um programa de traçado cefalométrico
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: avaliar o programa de traçado cefalométrico Radiocef 2.0 quanto à confiabilidade e precisão, comparativamente ao método manual e ao programa Dentofacial Planner 7.02 (Gold Standard). METODOLOGIA: a amostra constou de 50 telerradiografias laterais de boa qualidade, de pacientes de ambos os gêneros, na faixa etária dos 11 aos 24 anos, pertencentes aos arquivos da disciplina de Ortodontia da Faculdade de Odontologia de Bauru, da Universidade de São Paulo. A partir das diferentes formas de medições executadas, 4 grupos experimentais foram obtidos: Grupo 1 (método manual); Grupo 2 (a partir da digitalização dos traçados no programa Radiocef 2.0); Grupo 3 (a partir da digitalização das radiografias no programa Radiocef 2.0); e Grupo 4 (a partir da digitalização dos pontos cefalométricos no programa Dentofacial Planner 7.02). Na composição do estudo, foram selecionadas medidas angulares e lineares. A comparação inter-grupos foi realizada por meio da análise de variância e do teste de Kruskal-Wallis. RESULTADOS E CONCLUSÕES: os programas mostraram-se comparáveis, sem diferenças estatisticamente significantes, ao nível de 5%, possibilitando as seguintes conclusões: 1) o programa de traçado cefalométrico computadorizado Radiocef 2.0 pode ser confiavelmente utilizado como recurso auxiliar no diagnóstico, plano de tratamento, acompanhamento e avaliação de tratamentos ortodônticos, nos âmbitos clínico e/ou de pesquisa; e 2) este programa também pode ser confiavelmente utilizado para efetuar medições a partir da digitalização dos traçados, além da forma proposta pelo fabricante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".