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Enregistrement W2536572119 · doi:10.4025/actascihealthsci.v38i2.28763

SKELETAL AND DENTAL CHANGES INDUCED BY BIONATOR IN EARLY TREATMENT OF CLASS II

2016· article· en· W2536572119 sur OpenAlexaff
Dirceu Barnabé Raveli, João Paulo Schwartz, Taísa Boamorte Raveli, Ary dos Santos-Pinto, Bryan Tompson

Notice bibliographique

RevueActa Scientiarum Health Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalocclusionDentistryOrthodonticsCephalometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose was to investigate the amount of skeletal and dentoalveolar changes after early treatment of Class II, Division 1 malocclusion with bionator appliance in prepubertal growing patients. Forty Class II patients were divided in two groups. Treated group consisted of 20 subjects treated consecutively with bionator. Mean age at the start of treatment (T0) was 9.1 years, while it was 10.6 years at the end of treatment (T1). Mean treatment time was 17.7 months. Pretreatment and post-treatment cephalometric records of treated group were evaluated and compared with a control group consisted of 20 patients with untreated Class II malocclusion. Intergroup comparisons were performed using Student’s t-tests and chi-square test with Yates’ correction at a significance level of 5 per cent. Bionator appliance was effective in generating differential growth between the jaws. Cephalometric skeletal measurements ANB, WITS, Lafh, Co-A and dental L6-Mp, U1.Pp, IsIi, OB, OJ showed statistically significantly different from the control. Bionator induced more dentoalveolar changes than skeletal during treatment in prepubertal stage.

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)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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