DOI: https://doi.org/10.3389/fdmed.2026.1743600
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41736714
تاريخ النشر: 2026-02-09
المؤلف: Allan Abuabara وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الأنثروبولوجيا الجنائية والبيوآركيولوجيا
نظرة عامة
هدفت الدراسة إلى التحقق من صحة تطبيق عمر الأسنان، الذي يقوم بأتمتة تقدير عمر الأسنان باستخدام طريقة ديميرجيان، من خلال مقارنة دقته بالتقييمات اليدوية التقليدية. أُجريت الدراسة على عينة من 63 صورة شعاعية بانورامية لأطفال أصحاء تتراوح أعمارهم بين 3-16 عامًا، حيث تضمنت البحث تصنيف مراحل التمعدن لسبعة أسنان mandibular اليسرى بواسطة أخصائي تقويم أسنان ذو خبرة. تم تقدير عمر الأسنان باستخدام كل من طريقة ديميرجيان اليدوية وتطبيق عمر الأسنان، مع اعتبار العمر الزمني كمرجع للدقة.
أشارت النتائج إلى أن تطبيق عمر الأسنان حقق متوسط خطأ مطلق (MAE) قدره 0.92 سنة، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) قدره 1.29، ومعامل تحديد ($R^2$) قدره 0.63، مما يتطابق بشكل وثيق مع MAE للطريقة اليدوية البالغ 0.91 سنة وRMSE البالغ 1.30. أظهر تحليل بلاند-ألتمن انحيازًا متوسطًا قدره 0.04 سنة، مما يعكس مستوى عالٍ من الاتفاق بين الطريقتين. كما أكد معامل الارتباط داخل الفئة البالغ 0.99 توافقًا ممتازًا. تشير النتائج إلى أن تطبيق عمر الأسنان يمكن أن يعيد إنتاج نتائج طريقة ديميرجيان التقليدية بشكل فعال، مما يوفر بديلاً موثوقًا لأتمتة تقدير عمر الأسنان.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير الكبير للتطبيقات المحمولة والهواتف الذكية على المجتمع المعاصر، لا سيما في قطاع الرعاية الصحية، حيث تسهل معالجة البيانات وتوحيد الإجراءات السريرية. في مجال طب الأسنان، ظهر مفهوم الصحة المحمولة (mHealth)، مما يعزز سير العمل التشخيصي وتفسير الأشعة. تسلط الورقة الضوء على أهمية تقييم العمر البيولوجي للمريض، لا سيما عمر الأسنان، الذي يعكس النضج الفسيولوجي أثناء النمو. يُلاحظ أن نظام تسجيل نضج الأسنان ديميرجيان، القائم على الصور الشعاعية البانورامية للأسنان mandibular اليسرى، له قيود، بما في ذلك التباين الخاص بالسكان وإمكانية حدوث أخطاء منهجية في تقدير العمر عبر مجموعات عرقية مختلفة.
لمعالجة التحديات المرتبطة بالتطبيق اليدوي لطريقة ديميرجيان، بما في ذلك استهلاك الوقت وقابلية الخطأ، تم تطوير تطبيق عمر الأسنان المحمول لأتمتة عمليات التسجيل والتحويل. على الرغم من أن التطبيق متاح تجاريًا، إلا أن هناك نقصًا في الدراسات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران للتحقق من دقته واتفاقه مع الطريقة التقليدية. تهدف هذه الدراسة إلى سد تلك الفجوة من خلال تقييم أداء تطبيق عمر الأسنان في تقدير عمر الأسنان باستخدام طريقة ديميرجيان، ومقارنة نتائجه بالطريقة اليدوية وتقييم دقته مقابل العمر الزمني.
الطرق
تحدد قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتناول المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، معدات، وعينات بيولوجية، لضمان إمكانية تكرار التجارب. كما يصف قسم الطرق البروتوكولات المتبعة لجمع البيانات وتحليلها، بما في ذلك أي تقنيات إحصائية تم تطبيقها لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات حول إعداد التجربة، مثل ظروف التحكم وعدد النسخ المكررة، وهو أمر حاسم للتحقق من صحة النتائج. بشكل عام، يخدم هذا القسم لتقديم نظرة شاملة على المنهجيات المستخدمة، مما يسمح بالتقييم النقدي وإمكانية تكرار الدراسة من قبل باحثين آخرين.
النتائج
في هذه الدراسة، استوفت 63 من أصل 90 صورة شعاعية بانورامية تم تقييمها معايير الأهلية للتحليل، حيث تضمنت 25 صبيًا (40%) بمتوسط عمر 12.4 سنة و38 فتاة (60%) بمتوسط عمر 12.8 سنة. كانت أداء تطبيق عمر الأسنان والتقييم اليدوي التقليدي متشابهًا، حيث حقق التطبيق متوسط خطأ مطلق (MAE) قدره 0.92 سنة (95% CI: 0.70-1.15) وقيمة R² قدرها 0.63 (95% CI: 0.38-0.81)، بينما كانت الطريقة اليدوية لها MAE قدره 0.91 سنة (95% CI: 0.69-1.14) ونفس قيمة R². أشار تحليل بلاند-ألتمن إلى انحياز متوسط قدره 0.04 سنة، مما يشير إلى اختلافات منهجية ضئيلة بين الطريقتين، وكان معامل الارتباط داخل الفئة 0.99 (95% CI: 0.98-1.00)، مما يعكس توافقًا ممتازًا.
كشفت التحليلات المصنفة حسب العمر والجنس أن مجموعة العمر الأصغر (7.5-<11 سنة) أظهرت قيم خطأ أعلى (MAE قدره 1.26 سنة للتطبيق و1.24 سنة للطريقة اليدوية)، بينما أظهرت المجموعة الأكبر (14-15.9 سنة) أقل الأخطاء (MAE قدره 0.62 سنة للتطبيق و0.61 سنة للطريقة اليدوية). كانت قيم الخطأ متسقة عبر الجنسين، حيث كانت قيم MAE 0.92 سنة للإناث و0.90 سنة للذكور باستخدام التطبيق، مقارنة بـ 0.93 سنة و0.87 سنة للطريقة اليدوية، على التوالي. بشكل عام، أظهرت الطريقتان أداءً متسقًا عبر مختلف الفئات العمرية والجنسية، مع قيم MSE وRMSE قابلة للمقارنة.
المناقشة
قيمت الدراسة الاتفاق بين تطبيق عمر الأسنان وطريقة ديميرجيان التقليدية لتقدير عمر الأسنان في عينة من الأطفال الأصحاء الذين تتراوح أعمارهم بين 3-16 عامًا. أُجريت الدراسة تحت إرشادات أخلاقية، حيث تم تحليل الصور الشعاعية البانورامية واستخدام كل من الطرق اليدوية والأوتوماتيكية لتقدير عمر الأسنان. أظهرت النتائج أن تطبيق عمر الأسنان أنتج نتائج قابلة للمقارنة مع الطريقة التقليدية، حيث تشير مقاييس الأداء مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE) ومعامل الارتباط داخل الفئة (ICC) إلى توافق عالٍ. كشف تحليل بلاند-ألتمن عن عدم وجود انحياز منهجي كبير، مما يؤكد موثوقية التطبيق في تقدير عمر الأسنان.
على الرغم من هذه النتائج الواعدة، اعترفت الدراسة بالقيود، بما في ذلك إمكانية وجود انحياز في الاختيار بسبب العينة المريحة من مركز واحد والاعتماد على حكم الفاحص لتصنيف الأسنان الأولي. بينما يقوم التطبيق بأتمتة عملية التسجيل بشكل فعال، يبقى التصنيف الأولي ذاتيًا. أكد المؤلفون على الحاجة إلى دراسات متعددة المراكز مع مجموعات سكانية متنوعة للتحقق من قابلية التطبيق وفعاليته في السياقات السريرية والتعليمية والجنائية. بالإضافة إلى ذلك، لمعالجة أي تضارب محتمل في المصالح، تم إشراك باحثين مستقلين في الدراسة. بشكل عام، يمثل تطبيق عمر الأسنان تقدمًا كبيرًا في أتمتة تقدير عمر الأسنان مع الحفاظ على الصرامة المنهجية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fdmed.2026.1743600
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41736714
Publication Date: 2026-02-09
Author(s): Allan Abuabara et al.
Primary Topic: Forensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Overview
The study aimed to validate the Dental Age application, which automates dental age estimation using Demirjian’s method, by comparing its accuracy to traditional manual assessments. Conducted on a sample of 63 panoramic radiographs of healthy children aged 3-16 years, the research involved classifying the mineralization stages of seven left mandibular teeth by an experienced orthodontist. Dental age was estimated using both the manual Demirjian method and the Dental Age app, with chronological age serving as the reference for accuracy.
Results indicated that the Dental Age app achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 0.92 years, a Root Mean Squared Error (RMSE) of 1.29, and a coefficient of determination ($R^2$) of 0.63, closely matching the manual method’s MAE of 0.91 years and RMSE of 1.30. Bland-Altman analysis demonstrated a mean bias of 0.04 years, reflecting a high level of agreement between the two methods. The Intraclass Correlation Coefficient of 0.99 further confirmed excellent concordance. The findings suggest that the Dental Age app can effectively replicate the results of the traditional Demirjian method, offering a reliable automated alternative for dental age estimation.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significant impact of mobile applications and smartphones on contemporary society, particularly in the healthcare sector, where they facilitate data processing and standardization of clinical procedures. In Dentistry, the concept of mobile health (mHealth) has emerged, enhancing diagnostic workflows and radiographic interpretation. The paper highlights the importance of assessing a patient’s biological age, particularly dental age, which reflects physiological maturity during growth. The widely used Demirjian dental maturity scoring system, based on panoramic radiographs of the left mandibular teeth, is noted for its limitations, including population-specific variability and the potential for systematic age estimation errors across different ethnic groups.
To address the challenges associated with the manual application of the Demirjian method, including time consumption and susceptibility to errors, the Dental Age mobile application was developed to automate scoring and conversion processes. While the app is commercially available, there is a lack of peer-reviewed studies validating its accuracy and agreement with the traditional method. This study aims to fill that gap by evaluating the Dental Age app’s performance in estimating dental age using Demirjian’s method, comparing its results to the manual approach and assessing its accuracy against chronological age.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methods section also describes the protocols followed for data collection and analysis, including any statistical techniques applied to interpret the results.
Additionally, the section may include information on the experimental setup, such as control conditions and the number of replicates, which is critical for validating the findings. Overall, this section serves to provide a comprehensive overview of the methodologies employed, allowing for critical assessment and potential replication of the study by other researchers.
Results
In this study, 63 out of 90 evaluated panoramic radiographs met the eligibility criteria for analysis, comprising 25 boys (40%) with a mean age of 12.4 years and 38 girls (60%) with a mean age of 12.8 years. The performance of the Dental Age app and the traditional manual assessment was comparable, with the app yielding a mean absolute error (MAE) of 0.92 years (95% CI: 0.70-1.15) and an R² value of 0.63 (95% CI: 0.38-0.81), while the manual method had a MAE of 0.91 years (95% CI: 0.69-1.14) and the same R² value. Bland-Altman analysis indicated a mean bias of 0.04 years, suggesting negligible systematic differences between the two methods, and the Intraclass Correlation Coefficient was 0.99 (95% CI: 0.98-1.00), reflecting excellent agreement.
Stratified analyses by age and sex revealed that the youngest age group (7.5-<11 years) exhibited higher error values (MAE of 1.26 years for the app and 1.24 years for the manual method), while the oldest group (14-15.9 years) showed the lowest errors (MAE of 0.62 years for the app and 0.61 years for the manual method). Error values were consistent across sexes, with MAE values of 0.92 years for females and 0.90 years for males using the app, compared to 0.93 years and 0.87 years for the manual method, respectively. Overall, both methods demonstrated consistent performance across different age and sex strata, with comparable MSE and RMSE values.
Discussion
The study evaluated the agreement between the Dental Age application and the traditional Demirjian method for estimating dental age in a sample of healthy children aged 3-16 years. Conducted under ethical guidelines, the retrospective cross-sectional study analyzed panoramic radiographs and employed both manual and automated methods for dental age estimation. The findings demonstrated that the Dental Age app produced results comparable to the traditional method, with performance metrics such as Mean Absolute Error (MAE) and Intraclass Correlation Coefficient (ICC) indicating high concordance. The Bland-Altman analysis revealed no significant systematic bias, affirming the app’s reliability for dental age estimation.
Despite these promising results, the study acknowledged limitations, including potential selection bias due to the single-center convenience sample and the reliance on examiner judgment for initial tooth staging. While the app effectively automates the scoring process, the initial classification remains subjective. The authors emphasized the need for multicenter studies with diverse populations to validate the app’s applicability and effectiveness in clinical, educational, and forensic contexts. Additionally, to address potential conflicts of interest, independent researchers were involved in the study. Overall, the Dental Age app represents a significant advancement in automating dental age estimation while maintaining methodological rigor.