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Enregistrement W1994463416 · doi:10.2319/041113-277.1

Human tooth movement by continuous high and low stresses

2013· article· en· W1994463416 sur OpenAlexaff
Whitney N. DeForest, Jodi K. Hentscher-Johnson, Ying Liu, Hongzeng Liu, Jeffrey C. Nickel, Laura R. Iwasaki

Notice bibliographique

RevueThe Angle Orthodontist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensRegional Municipality of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Missouri-Kansas CityAmerican Association of Orthodontists Foundation
Mots-clésIntrusionOrthodonticsDentistryRotation (mathematics)Crown (dentistry)Materials scienceStress (linguistics)MedicineMathematicsGeologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare three-dimensional tooth movements resulting from relatively higher and lower stresses in a split-mouth design. MATERIALS AND METHODS: Eight volunteers whose maxillary first premolars were removed for orthodontic treatment participated. Each subject's maxillary canines were retracted by randomly assigned constant stresses of 78 kPa and 4 kPa via segmental mechanics. Dental casts depicting 8-10 visits per subject over 84 days and a three-axis microscope were used to measure movements serially. Descriptive statistics and mixed linear modeling were applied for data analyses (α = .05). RESULTS: Teeth moved by 78 kPa had significantly faster (P = .0005) distal movement (0.066 ± 0.020 mm/day) compared to teeth moved by 4 kPa (0.031 ± 0.012 mm/day). Lateral movement and distopalatal rotation were also significantly faster (fourfold and 10-fold, respectively) with higher than with lower stress (P < .0001). Average extrusion-intrusion, crown torque, and tip were small (≤ |0.25| mm, |2.29|°, and |1.98|°, respectively), fluctuated, and not significantly different between high and low stresses. No lag phase of tooth movement was evident. CONCLUSIONS: Maxillary canines were retracted faster by 78 kPa than by 4 kPa. Controlled translation was possible with 4 kPa, but 78 kPa outstripped appliance constraints, causing distopalatal rotation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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