Aesthetic evaluation of lip position with respect to profile divergence: A silhouette based study.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the mean attractiveness and score of lip position that is rated by orthodontists and lay persons in different levels of profile divergence as seen in silhouette images. Study Design: Cross-sectional survey. Setting: Punjab Dental Hospital/de’Montmorency College of Dentistry, Lahore. Period: January 2020 to July 2020. Material & Methods: Lay people were selected from the hospital and orthodontic postgraduate trainees were selected from the college. An ideal profile image was constructed and converted to silhouette. By changing position of subnasale and soft tissue pogonion horizontally in relation to true vertical line, divergence of profile was changed and 3 forms of straight/normal profile were created. Three sets of profiles were created (1 anterior divergent, 2 straight divergent, 3 posterior divergent) and each set consisted of 5 images with different degrees of lip protrusion. Results: There were 50% of both genders in orthodontists and 48% males and 52% females in lay person with mean ages 28.74±2.55 and 34.66±7.30 years respectively were part of the study. There was significant difference found between orthodontists and lay person for anterior divergent profile with normal position (4.54±0.61 and 4.68±0.47 with P<0.05). Conclusion: The normal lip position is viewed as the most ideal position; however the same does not have any significant bearing to the straight divergent profile, in which the assessments of various groups were uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».