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Enregistrement W2790242988 · doi:10.14639/0392-100x-1682

Retrospective epidemiological study of mandibular rotational types in patients with orthodontical malocclusion

2018· article· en· W2790242988 sur OpenAlexaff
Sabina Saccomanno, Roberto Deli, Giovanni Di Cintio, Eugenio De Corso, Gaetano Paludetti, Cristina Grippaudo

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyRetrospective cohort studyDentistryMalocclusionOrthodonticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: The primary aim of this study was to illustrate the prevalence of facial skeletal discrepancy in an Italian sample. Another aim was to evaluate the effectiveness of the sagittal skeletal discrepancy classification in order to establish a morphologic pattern of growth useful for diagnosis and prediction of therapeutic results. The authors considered a sample of 732 patients (426 females and 306 males) aged between 6 and 17 years old. Cephalometric parameters were evaluated in order to establish a relationship between sagittal skeletal discrepancy and the classification of facial rotations (Lavergne and Petrovic). Facial types with neutral mandibular growth direction were the most prevalent, and were most observed in classes I and II; the latter was more represented than others in our sample. Facial types with posterior mandibular growth direction were the most prevalent in class III. Sagittal skeletal discrepancy classification is not able to establish a specific facial type or predict an individual responsiveness to treatment.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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