Prédire l’usure des dents (PREDITOOTH)
Prédiction de l'indice d'usure dentaire à partir d'un ensemble de données de formes dentaires : une étude rétrospective
L’usure dentaire, résultant de la perte progressive des tissus dentaires durs due à des facteurs mécaniques et chimiques, a un impact sur la structure, la texture et la fonction de la dent. Elle affecte la qualité de vie, avec une prévalence variable (26,9 % à 90,0 %), et est traditionnellement détectée visuellement lors de contrôles, souvent à des stades avancés. La surveillance des modifications de la forme des dents via des scanners intra-oraux facilite une détection précoce, mais la restauration reste difficile. La prévention grâce à une détection précoce est vitale, car les patients peuvent ne pas comprendre pleinement la perte de la structure dentaire tant qu'ils ne sont pas visibles. Récemment, l'analyse statistique de forme (SSA) a été utilisée pour apprendre l'anatomie dentaire et définir une forme de référence (dent biogénérique). Cependant, assurer la cohérence des points de repère est un défi, principalement en raison des préjugés de l'opérateur. Récemment, une méthode robuste appelée MEG-IsoQuad a proposé un remaillage isotopologique automatisé. La combinaison de cela avec SSA est prometteuse à des fins de diagnostic et de simulation. Cette étude vise à évaluer la fiabilité d'une approche de remaillage-SSA pour l'analyse des prémolaires altérées et intactes et comparer les algorithmes d'apprentissage automatique pour simuler la forme de la dent initialement intacte ou future modifiée.
La perspective clinique des travaux actuels offre des possibilités de :
- Prévenir l’usure future des dents en la détectant à un stade précoce ; et mieux communiquer avec le patient en lui présentant ses potentielles futures dents altérées
- Simuler la reconstruction adaptée de la dent altérée en simulant celle initialement intacte
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Raphael Richet, Clinical Assistant
- Numéro de téléphone: +33669523314
- E-mail: raphael.richert@univ-lyon1.fr
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Maxime Ducret, Professor
- E-mail: maxime.ducret@univ-lyon1.fr
Lieux d'étude
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Leuven, Belgique
- Recrutement
- KU Leuven University Hospital
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Contact:
- Pierre Lahoud
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Lyon, France, 69007
- Recrutement
- Lyon Dental Hospital
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Contact:
- Raphael Richert, PhD
- Numéro de téléphone: +33669523314
- E-mail: raphael.richert@univ-lyon1.fr
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Lucknow, Inde
- Recrutement
- King George Medical University
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Contact:
- Akhilanand Chaurasia
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Tel Aviv, Israël
- Recrutement
- Tel Aviv Universi
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Contact:
- Rachel Sarig
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Indiana
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Indianapolis, Indiana, États-Unis, 46202
- Recrutement
- Indiana University Hospital
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Contact:
- Anderson Hara
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critères d'intégration :
- dents avulsées présentant un indice d'usure dentaire compris entre 0 et 3
- incisive, canine, prémolaire ou molaires matures (1ère et 2ème seulement)
Critères d'exclusion :
- dents avulsées présentant un indice d'usure dentaire supérieur à 3 (ou présentant une rééducation buccale représentative d'une usure similaire)
- dents immatures ou sans édification radiculaire
- dents de sagesse
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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toutes les dents matures présentant une usure dentaire intacte ou présentant une usure dentaire altérée
Détartrage de la dent avant scan par l'opérateur Évaluation de l'indice d'usure de la dent 0 ou 1 (par 2 experts calibrés)
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Prédiction de l'indice d'usure dentaire à partir d'un ensemble de données de formes dentaires : une étude rétrospective
Délai: une seule fois
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Quatre algorithmes d'apprentissage automatique (ML) : une analyse discriminante linéaire (LDA), une machine à vecteurs de support (SVM), une forêt aléatoire (RM) et une machine à augmentation de gradient (GBM) seront utilisés pour prédire le type de dent et l'altération de la dent. anatomie.
L'ensemble de données sera divisé en un ensemble de données de test d'entraînement et de résistance 60/40 et les modèles seront triplement validés de manière croisée.
Les performances des modèles seront évaluées dans des matrices de confusion permettant de définir la précision, le rappel, le score F1 et l'exactitude.
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une seule fois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimé)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 69HCL23_1046
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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