Predecir el desgaste de los dientes (PREDITOOTH)
Predicción del índice de desgaste dental basado en un conjunto de datos de formas dentales: un estudio retrospectivo
El desgaste de los dientes, resultante de la pérdida gradual del tejido duro dental debido a factores mecánicos y químicos, afecta la estructura, textura y función de los dientes. Afecta a la calidad de vida, con prevalencia variable (26,9% a 90,0%), y tradicionalmente se detecta visualmente durante los controles, muchas veces en estadios avanzados. El seguimiento de las alteraciones en la forma de los dientes mediante escáneres intraorales ayuda a la detección temprana, pero la restauración sigue siendo un desafío. La prevención mediante la detección temprana es vital, ya que es posible que los pacientes no comprendan completamente la pérdida de estructura dental hasta que sea visible. Recientemente, el análisis estadístico de forma (SSA) se utiliza para conocer la anatomía del diente y definir una forma de referencia (diente biogenérico). Sin embargo, garantizar la coherencia de los puntos de referencia es un desafío, principalmente debido a los sesgos del operador. Recientemente, un método robusto llamado MEG-IsoQuad ofreció un remallado isotopológico automatizado. Combinar esto con SSA es prometedor para fines de diagnóstico y simulación. Este estudio tiene como objetivo evaluar la confiabilidad de un enfoque de remallado-SSA para el análisis de premolares intactos y alterados y comparar algoritmos de aprendizaje automático para simular la forma del diente inicialmente intacto o de uno futuro alterado.
La perspectiva clínica del trabajo actual ofrece posibilidades para:
- Prevenir el desgaste dental futuro detectándolo a tiempo; y comunicarse mejor con el paciente presentándole posibles dientes alterados en el futuro
- Simular la reconstrucción adaptada del diente alterado simulando el inicialmente intacto
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Raphael Richet, Clinical Assistant
- Número de teléfono: +33669523314
- Correo electrónico: raphael.richert@univ-lyon1.fr
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Maxime Ducret, Professor
- Correo electrónico: maxime.ducret@univ-lyon1.fr
Ubicaciones de estudio
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Leuven, Bélgica
- Reclutamiento
- KU Leuven University Hospital
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Contacto:
- Pierre Lahoud
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Indiana
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Indianapolis, Indiana, Estados Unidos, 46202
- Reclutamiento
- Indiana University Hospital
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Contacto:
- Anderson Hara
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Lyon, Francia, 69007
- Reclutamiento
- Lyon Dental Hospital
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Contacto:
- Raphael Richert, PhD
- Número de teléfono: +33669523314
- Correo electrónico: raphael.richert@univ-lyon1.fr
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Lucknow, India
- Reclutamiento
- King George Medical University
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Contacto:
- Akhilanand Chaurasia
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Tel Aviv, Israel
- Reclutamiento
- Tel Aviv Universi
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Contacto:
- Rachel Sarig
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- dientes avulsionados presentando un índice de desgaste dental entre 0 y 3
- incisivo, canino, premolar o molares maduros (solo 1.º y 2.º)
Criterios de exclusión:
- dientes avulsionados que presentan un índice de desgaste dental superior a 3 (o que presentan una rehabilitación oral representativa de un desgaste similar)
- dientes inmaduros o dientes sin edificación radicular
- muelas del juicio
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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todos los dientes maduros que presenten un desgaste dental intacto o que presenten un desgaste dental alterado
Escalado del diente antes del escaneo por parte del operador Evaluación del índice de desgaste del diente 0 o 1 (por 2 expertos calibrados)
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Predicción del índice de desgaste dental basado en un conjunto de datos de formas dentales: un estudio retrospectivo
Periodo de tiempo: sólo una vez
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Se utilizarán cuatro algoritmos de aprendizaje automático (ML): un análisis discriminante lineal (LDA), una máquina de vectores de soporte (SVM), un bosque aleatorio (RM) y una máquina de aumento de gradiente (GBM) para predecir el tipo de diente y la alteración del anatomía.
El conjunto de datos se dividirá en un conjunto de datos de prueba de tren y de reserva 60/40 y los modelos se validarán tres veces de forma cruzada.
El rendimiento del modelo se evaluará en matrices de confusión que permitirán definir la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y la exactitud.
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sólo una vez
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Estimado)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 69HCL23_1046
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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