Self-perceived orthodontic treatment need evaluated through 3 scales in a university population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the self-perceived orthodontic treatment need in a university population evaluated through 3 scales that used different approaches. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: University dental clinic, Lima, Peru, 2001. MATERIALS AND METHODS: Questionnaires that gathered perceptions on dentofacial aesthetic perception and orthodontic treatment need were applied to a randomly selected sample (329) of first year university students (729). Subjects undergoing orthodontic treatment at the time of examination were excluded. MAIN OUTCOME MEASURES: Aesthetic component (AC) of the Index of Orthodontic Treatment Need (IOTN), Oral Aesthetics Subjective Index Scale (OASIS) and a visual analogue scale (VAS) were used. STATISTICAL ANALYSIS: Descriptive statistics, Spearman correlation test, Kruskall-Wallis test and Mann-Whitney U-test were used. RESULTS: For the AC, 87.5% were in the "without treatment need" category, 10.6% in the "borderline need" category and 1.8% in the "treatment need" category. The mean AC score was 3.02 (+/-1.49). The mean OASIS score was 11.81 (+/-4.84), and the VAS score was 40.16 (+/-18.16). Correlations between the 3 self-assessment scales were moderate (AC-OASIS 0.416, AC-VAS 0.541 and OASIS-VAS 0.457). Gender or previous orthodontic treatment had no influence (p<0.05) on the scales. CONCLUSIONS: Differences in the approaches used by each scale to evaluate the self-perception of the aesthetical arrangement of the front teeth may explain the moderate correlation values.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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