The predictability of transverse changes with Invisalign
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the predictability of arch expansion using Invisalign. MATERIALS AND METHODS: Sixty-four adult white patients were selected to be part of this retrospective study. Pre- and posttreatment digital models created from an iTero scan were obtained from a single orthodontist practitioner. Digital models from Clincheck were also obtained from Align Technology. Linear values of upper and lower arch widths were measured for canines, premolars, and first molars at two different points: lingual gingival margins and cusp tips. A paired t-test was used to compare expansion planned on Clincheck with the posttreatment measurements. Variance ratio tests were used to determine if a larger change planned was associated with larger error. RESULTS: For every maxillary measurement, there was a statistically significant difference between Clincheck and final outcome (P < .05), with prediction worsening toward the posterior region of the arch. For the lower arch measurements at the gingival margin, there was a statistically significant difference between the Clincheck planned expansion and the final outcome (P < .05). Points measured at the cusp tips of the lower arch teeth showed nonstatistically significant differences between Clincheck prediction and the final outcome (P > .05). Variance ratios for upper and lower arches were significant (P < .05). CONCLUSIONS: The mean accuracy of expansion planned with Invisalign for the maxilla was 72.8%. The lower arch presented an overall accuracy of 87.7%. Clincheck overestimates expansion by body movement; more tipping is observed. Overcorrection of expansion in the posterior region of the maxillary arch seems appropriate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle