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Predictive factors of vertical bone depth in the paramedian palate of adolescents.

2006· article· en· W2176113777 sur OpenAlexaff
Keith S. King, Ernest W.N. Lam, M.G. Faulkner, Giseon Heo, Paul W. Major

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoMedicine Hat College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryUnivariate analysisCone beam computed tomographyOrthodonticsUnivariateMultivariate analysisComputed tomographyMultivariate statisticsSurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether a relationship exists between the vertical bone depth in the paramedian palate (PP) of growing patients and age, gender, and palatal morphology. Clinically detectable traits may decrease the need for further imaging prior to implant placement for orthodontic anchorage. MATERIALS AND METHODS: Cone beam computed tomagraphic scans (Newtom-9000, Verona, Italy) were acquired in 183 orthodontic patients (10-19 years old). Vertical bone depth was measured at nine unilateral locations in the PP of each subject. Measurements were analyzed with univariate and multivariate statistical tests. RESULTS: Significant variability in the bone thickness was found among locations and among subjects. Male subjects had significantly greater mean bone thickness in six of the nine locations measured, showing a mean of 1.22 mm more vertical bone than females showed at these locations. Age and palatal measurements did not demonstrate a clinically useful relationship with bone depth. CONCLUSIONS: Age and palatal morphology are not valid predictors of bone height in the PP. Because of the large variability of bone thickness in this region, computed tomographic imaging remains valuable prior to paramedian implant placement in growing individuals. The paramedian palate presents a promising region for palatal implant placements when the midpalatal suture is to be avoided.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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