Age and sex-related variations in facial soft tissue thickness in a sample of Pakistani children
Notice bibliographique
Résumé
A facial soft tissue thickness (FST) database forms the backbone of different facial reconstruction methods. Various studies have identified age, sex and ethnicity as the core factors affecting the FST of an individual. The aims of this study were to explore the changes in FST occurring during the adolescent growth period and to develop the FST database for Pakistani children. The lateral cephalograms of 231 children, aged 9–18 years, were analysed and FST was determined at the 11 midline points. Subjects were divided into five age groups (9–10, 11–12, 13–14, 15–16 and 17–18 years) to evaluate age-related variations in FST. To compare FST between males and females and among different age groups, multivariate analysis of variance (MANOVA) was used. Moreover, the FST of Pakistani children was compared with those of Japanese and Canadian-Caucasoid children. Significant age-related variations in FST were present at four landmarks in boys and at six landmarks in girls. Marked ethnic differences in FST (>2 mm) were also observed at five landmarks in some of the age groups. These age-related and ethnic variations in FST warrant the use of data of appropriate age groups for a specific population for reliable outcome of facial reconstruction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».