Impact of functional orthodontic treatment on facial attractiveness of children with Class II division 1 malocclusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Whether orthodontic treatment with functional appliances improves facial aesthetics is still under debate. This study aimed to determine whether functional orthodontic treatment improves the facial attractiveness of patients with Class II division 1 malocclusion. MATERIALS/METHOD: Extraoral lateral photographs of 20 children with Class I (CLI, 11.7 ± 0.8 years), and before (T1) and after treatment (T2) photographs of patients with Class II division 1 (CLII T1 and CLII T2; mean age ± SD = 11.1 ± 0.6 years) treated with functional appliances, were transformed into black silhouettes. Three panels of examiners including 30 orthodontists (39.0 ± 10.1 years), 30 dentists (40.0 ± 9.7) and 30 laypersons (39.0 ± 9.2) evaluated the attractiveness of patients' silhouettes using a 100-mm visual analogue scale, and the sagittal position of patients' upper lip, lower lip, and chin using a 3-point Likert scale. Two-way ANOVA and a chi-square test were used to test differences among groups. Statistically significance was set as P < 0.05. RESULTS: The silhouettes of CLII T2 individuals were more attractive than those of the other groups (all Ps < 0.001). The upper lip, lower lip, and the chin of these individuals were judged to be normally positioned in 69.5 per cent, 74.9 per cent, and 72.3 per cent of the assessments, respectively (all Ps < 0.05). LIMITATIONS: This study did not account for the psychological profile of the examiners, which may have affected the ratings. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Orthodontic treatment with functional appliances is associated with a superior facial profile attractiveness. Functional treatment should be considered as a treatment option to improve the facial appearance of children with Class II division 1 malocclusion.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».