Clinical outcomes for permanent incisor luxations in a pediatric population. I. Intrusions
Notice bibliographique
Résumé
A longitudinal outcome study was undertaken to identify variables that significantly influenced tooth survival as well as pulpal and periodontal outcomes for intruded permanent maxillary incisors of children and adolescents. All cases were treated between June 1988 and June 1998 in a teaching hospital clinic. Clinical and radiographic data were collected for 26 patients (19 males, 7 females) that represented 31 permanent maxillary incisors. Mean age at the time of injury was 9.3 years (range = 5.5-17.8 years). Mean time elapsed to follow up was 1380 days (range = 65-3394 days). Survival analysis was used to identify variables significantly related to the survival and pulp necrosis (PN) for these incisors. Proportional hazards regression yielded significant prognostic models for tooth survival and the diagnosis of PN (P < 0.05). Incisors intruded > 6 mm had significantly decreased survival compared with incisors intruded < 3 mm (5-year survival, 0.45 and 1.0, respectively, (P < 0.05)). Complex crown fractures were significantly related to the development of PN (P < 0.05). Logistic regression analysis showed that treatment method and severity of intrusion were related to the presence of replacement root resorption (P < 0.05). This study represents the largest sample of intruded permanent incisors examined in an outcome study of children and adolescents exclusively.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».