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Enregistrement W2099584606 · doi:10.1590/s2176-94512013000400010

Cephalometric changes in Class II division 1 patients treated with two maxillary premolars extraction

2013· article· en· W2099584606 sur OpenAlexaff
Marisana Piano Seben, Fabrício Pinelli Valarelli, Karina Maria Salvatore de Freitas, Rodrigo Hermont Cançado, Aristeu Correa Bittencourt Neto

Notice bibliographique

RevueDental Press Journal of Orthodontics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverjetOverbiteMedicineDentistryMalocclusionOrthodonticsCephalometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the cephalometric alterations in patients with Angle Class II division 1 malocclusion, orthodontically treated with extraction of two maxillary premolars. METHODS: The sample comprised 68 initial and final lateral cephalograms of 34 patients of both sex (mean initial age of 14.03 years and mean final age of 17.25 years), treated with full fixed appliances and extraction of the first maxillary premolars. In order to evaluate the alterations due the treatment between initial and final phases, the dependent t test was applied to the studied cephalometric variables. RESULTS: The dentoskeletal alterations due to extraction of two maxillary premolars in the Class II division 1 malocclusion were: maxillary retrusion, improvement of the maxillomandibular relation, increase of lower anterior facial height, retrusion of the maxillary incisors, buccal inclination, protrusion and extrusion of the mandibular incisors, besides the reduction of overjet and overbite. The tissue alterations showed decrease of the facial convexity and retrusion of the upper lip. CONCLUSIONS: The extraction of two maxillary premolars in Class II division 1 malocclusion promotes dentoskeletal and tissue alterations that contribute to an improvement of the relation between the bone bases and the soft tissue profile.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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