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Enregistrement W2101070496 · doi:10.1186/s40510-015-0094-9

Predictors of long-term stability of maxillary dental arch dimensions in patients treated with a transpalatal arch followed by fixed appliances

2015· article· en· W2101070496 sur OpenAlexaff
Gaetana Raucci, Maryam Elyasi, Camila Pachêco‐Pereira, Vincenzo Grassia, Fabrizia d’Apuzzo, Carlos Flores‐Mir, Letizia Perillo

Notice bibliographique

RevueProgress in Orthodontics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDental archCrowdingArchMalocclusionDentistryDentitionOrthodonticsLogistic regressionPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this retrospective study was to identify which dental and/or cephalometric variables were predictors of long-term maxillary dental arch stability in patients treated with a transpalatal arch (TPA) during the mixed dentition phase followed by full fixed appliances in the permanent dentition. METHODS: Thirty-six patients, treated with TPA followed up by full fixed appliances, were divided into stable and relapse groups based on the long-term presence or not of relapse. Intercuspid, interpremolar and intermolar widths, arch length and perimeter, crowding, and upper incisor proclination were evaluated before treatment (T 0), post-TPA treatment (T 1), post-fixed appliance treatment (T 2), and a minimum of 3 years after full fixed appliances' removal (T 3). A binary logistic regression was performed thereafter to evaluate the impact of the dental arch and cephalometric measurements at T 1 and the changes between T 0 and T 1 as predictive variables for relapse at T 3. RESULTS: The proposed model explained 42.7 % of the variance in treatment stability and correctly classified 72.2 % of the sample. Of the seven predictive variables, only upper anterior crowding (p = 0.029) was statistically significant. For every millimeter of decreased crowding at T 1 (after TPA treatment/before starting the fixed orthodontic treatment), there was an increase of 3.57 times in the odds of having stability. CONCLUSIONS: The best predictor of relapse was maxillary crowding before treatment. The odds of relapse increase by 3.6 times for every millimeter of crowding at baseline.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,003
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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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