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Enregistrement W2032161558 · doi:10.1097/01.prs.0000264110.54862.95

The Use of Miniplate Osteosynthesis for Skeletal Anchorage

2007· article· en· W2032161558 sur OpenAlexaff
Chung‐Ho Chen, Chi-Hsin Hsieh, Yu‐Chuan Tseng, I‐Yueh Huang, Yee-Shyong Shen, Chun‐Ming Chen

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthodonticsDentistryOsteosynthesisMaxillaMandible (arthropod mouthpart)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to explore the use of miniplates as skeletal anchorages for orthodontic treatment and to investigate the stability of miniplates and the causes of failure. METHODS: Forty-four miniplates were applied in the maxilla or mandible as skeletal anchorages in orthodontic treatment. Two weeks later, a force of 100 to 200 g was applied by an elastometric chain or nickel-titanium coil spring to move the teeth. To compare nominal variables related to miniplate failure, the chi-square or Fisher's exact test was used. RESULTS: The average insertion time of a miniplate was approximately 25 to 30 minutes. One miniplate loosened before orthodontic force loading. The other miniplate was removed after orthodontic force loading. The overall success rate was 95.5 percent. The authors found no significant differences in the risk factors for failure of miniplates. CONCLUSIONS: Miniplates are easy to insert for skeletal anchorage, simplify treatment mechanics, and shorten the orthodontic treatment period.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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