A Cephalometric Evaluation of Soft Tissue Following Maxillary Incisors Retraction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Class 2 Division 1 is the most prevalent type of malocclusion affecting about 32% of Pakistani population. With upper maxillary premolar extraction is one of most frequent treatment choice. Aim: To evaluate the effects of these extractions on soft tissue show variable results depending upon the sex, ethnicity, maxillary arch crowding and pretreatment structure of lips. Methods: In this study pretreatment cephalograms of 106 Class 2 div 1 patients were taken whose treatment plan include extraction of maxillary 1st premolar. Then the second and final cephalograms were taken when retraction of incisors was completed. Mean changes in the position of upper and lower lip were measured with respect to Ricketts E-line before and after completion of retraction of maxillary incisors. Results: After the extraction of premolars there is a significant (P value=0.000) reduction in the lip protrusion of -2.033mm±1.148mm and -1.695mm±1.628mm in both upper and lower lip respectively. Conclusion: Extraction of maxillary premolars cause significant reduction of lip prominence and achieve facial esthetic balance. Keywords: Class 2 div 1, lip position, Premolar Extraction
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».