Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Index of Orthodontic Treatment Need (IOTN) was proposedby Brook and Shaw, included an Aesthetic portion having ten levels and a Dental HealthComponent (D-IOTN) with five levels. The aim of present cross sectional research was to applythe D-IOTN in Pakistani subjects visiting Orthodontic centres of Faisalabad Medical Universityand de’Montmorency College of Dentistry. Study Design: Cross sectional study. Setting:Orthodontic centres, Faisalabad Medical University and de’Montmorency Dental College.Period: From 1.3.2017 to 1.10.2017. Materials & Methods: D-IOTN was applied to subjectsusing clinical intraoral evaluation method in which patients were evaluated on dental chair tograde various aspects of D-IOTN. The intraoral examination was done for missing teeth, cleftsof lip and maxilla, impeded tooth eruption and sagittal molar relationship. Vernier calliper wasused to measure the horizontal and vertical overlapping of incisors, transverse cross bite anddisplacement of incisal or posterior segments of arch. Findings were collected and recorded ona predesigned D-IOTN Performa. Results: Results showed that 68 % of the subjects neededdefinite orthodontic treatment, out of which 55% were females and 45% were males. Nosignificant gender difference was found for treatment need in any of the grade of D-IOTN.DIOTNanalysis revealed: 15% (Grade 5), 53% (Grade 4), 16% (Grade 3), 14=% (Grade 2) and2% (Grade1) results.16 % of the subjects were found to be in moderate need of treatment, whileonly2 % were found to be having no orthodontic treatment need. Conclusion: It was concludedthat a high number of cases were in need of the orthodontic therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,335 | 0,125 |
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 ».