Orthodontists' views on indications for and timing of orthodontic treatment in Finnish public oral health care
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to analyse the variation in the views of Finnish orthodontists on the indications for orthodontic treatment, timing of orthodontic assessment, and treatment methods used. The views were elicited by a questionnaire that was sent to all 146 specialist orthodontists under 65 years of age living in Finland in 2001. The response rate was 57 per cent. The association between an orthodontist's experience and timing of treatment was tested by Fisher's exact test. Stepwise logistic regression analysis was used to estimate the association between the demographic characteristics of orthodontists and the tendency to start Class II division I treatment early. Most orthodontists recommended that the first assessment of occlusion should be carried out before 7 years of age. A crossbite was mentioned as the most frequent indication for treatment in the primary and early mixed dentition, and a severe Class II division I malocclusion with an increased overjet as the most frequent indication in the late mixed dentition. Most respondents preferred early treatment, but there was a wide variation in the choice of appliances and in the timing of treatment of malocclusions other than crossbite and Class II malocclusions. A quadhelix, headgear, and the eruption guidance appliance were the most frequently used appliances in early treatment, with fixed appliances being most frequently used during the late mixed and permanent dentition phase. Orthodontists working full time in municipal health centres tended to prefer early treatment more often than those working part-time or outside health centres. There was no statistically significant association between an orthodontist's experience and timing of Class II division I and Class III treatment (P = 0.142 and P = 0.296, respectively). The preference for an early start in Class II division I treatment might be related to differing professional decisions, but no explaining factors could be found in the regression analysis.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».