Predictors of postretention stability of mandibular dental arch dimensions in patients treated with a lip bumper during mixed dentition followed by fixed appliances
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify which dental and/or cephalometric variables were predictors of postretention mandibular dental arch stability in patients who underwent treatment with transpalatal arch and lip bumper during mixed dentition followed by full fixed appliances in the permanent dentition. MATERIALS AND METHODS: Thirty-one patients were divided into stable and relapse groups based on the postretention presence or absence of relapse. Intercuspid, interpremolar, and intermolar widths; arch length and perimeter; crowding; and lower incisor proclination were evaluated before treatment (T0), after lip bumper treatment (T1), after fixed appliance treatment (T2), and a minimum of 3 years after removal of the full fixed appliance (T3). Logistic regression analyses were performed to evaluate the effect of changes between T0 and T1, as predictive variables, on the occurrence of relapse at T3. RESULTS: The model explained 53.5 % of the variance in treatment stability and correctly classified 80.6 % of the sample. Of the seven prediction variables, intermolar and interpremolar changes between T0 and T1 (P = .024 and P = .034, respectively) were statistically significant. For every millimeter of increase in intermolar and interpremolar widths there was a 1.52 and 2.70 times increase, respectively, in the odds of having stability. There was also weak evidence for the effect of sex (P = .047). CONCLUSIONS: The best predictors of an average 4-year postretention mandibular dental arch stability after treatment with a lip bumper followed by full fixed appliances were intermolar and interpremolar width increases during lip bumper therapy. The amount of relapse in this crowding could be considered clinically irrelevant.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».