Prevedere l'usura dei denti (PREDITOOTH)
Previsione dell'indice di usura dei denti basata su un set di dati di forme dentali: uno studio retrospettivo
L’usura dei denti, derivante dalla graduale perdita di tessuto duro dentale dovuta a fattori meccanici e chimici, influisce sulla struttura, consistenza e funzione del dente. Incide sulla qualità della vita, con prevalenza variabile (dal 26,9% al 90,0%) e viene tradizionalmente rilevata visivamente durante i controlli, spesso in stadi avanzati. Il monitoraggio delle alterazioni della forma dei denti tramite scanner intraorali aiuta la diagnosi precoce, ma il restauro rimane impegnativo. La prevenzione attraverso la diagnosi precoce è vitale, poiché i pazienti potrebbero non comprendere appieno la perdita della struttura del dente finché non è visibile. Recentemente, l'analisi statistica della forma (SSA) è stata utilizzata per apprendere l'anatomia del dente e definire una forma di riferimento (dente biogenerico). Tuttavia, garantire la coerenza dei punti di riferimento è difficile, soprattutto a causa dei pregiudizi dell'operatore. Recentemente, un metodo affidabile chiamato MEG-IsoQuad ha offerto il remeshing isotopologico automatizzato. La combinazione di questo con SSA è promettente per scopi diagnostici e di simulazione. Questo studio mira a valutare l'affidabilità di un approccio remeshing-SSA per l'analisi dei premolari alterati e intatti e confrontare algoritmi di apprendimento automatico per simulare la forma del dente inizialmente intatto o di quello futuro alterato.
La prospettiva clinica del lavoro attuale offre possibilità di:
- Prevenire la futura usura dei denti rilevandola in una fase precoce; e comunicare meglio al paziente presentandogli i potenziali futuri denti alterati
- Simulare la ricostruzione adattata del dente alterato simulando quello inizialmente intatto
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Raphael Richet, Clinical Assistant
- Numero di telefono: +33669523314
- Email: raphael.richert@univ-lyon1.fr
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Maxime Ducret, Professor
- Email: maxime.ducret@univ-lyon1.fr
Luoghi di studio
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Leuven, Belgio
- Reclutamento
- KU Leuven University Hospital
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Contatto:
- Pierre Lahoud
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Lyon, Francia, 69007
- Reclutamento
- Lyon Dental Hospital
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Contatto:
- Raphael Richert, PhD
- Numero di telefono: +33669523314
- Email: raphael.richert@univ-lyon1.fr
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Lucknow, India
- Reclutamento
- King George Medical University
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Contatto:
- Akhilanand Chaurasia
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Tel Aviv, Israele
- Reclutamento
- Tel Aviv Universi
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Contatto:
- Rachel Sarig
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Indiana
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Indianapolis, Indiana, Stati Uniti, 46202
- Reclutamento
- Indiana University Hospital
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Contatto:
- Anderson Hara
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- denti avulsi che presentano un indice di usura dentale compreso tra 0 e 3
- incisivo maturo, canino, premolare o molare (solo 1° e 2°)
Criteri di esclusione:
- denti avulsi che presentano un indice di usura dentale superiore a 3 (o che presentano una riabilitazione orale rappresentativa di un'usura simile)
- denti immaturi o denti senza edificazione della radice
- denti del giudizio
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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tutti i denti maturi che presentano un'usura dentaria intatta o che presentano un'usura dentaria alterata
Scaling del dente prima della scansione da parte dell'operatore Valutazione dell'indice di usura del dente 0 o 1 (da parte di 2 esperti calibrati)
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Previsione dell'indice di usura dei denti basata su un set di dati di forme dentali: uno studio retrospettivo
Lasso di tempo: solo una volta
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Quattro algoritmi di machine learning (ML): un'analisi discriminante lineare (LDA), una support vector machine (SVM), una random forest (RM) e una gradient boosting machine (GBM) verranno utilizzati per prevedere il tipo di dente e l'alterazione del dente. anatomia.
Il set di dati sarà suddiviso in un set di dati di prova 60/40 treno e holdout e i modelli saranno sottoposti a tripla convalida incrociata.
Le prestazioni del modello saranno valutate in matrici di confusione che porteranno a definire precisione, richiamo, punteggio F1 e accuratezza.
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solo una volta
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
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Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stimato)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 69HCL23_1046
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