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Enregistrement W4225623396 · doi:10.53350/pjmhs2115124008

Angular Photogrammetric Analysis of Nasiolabial and Mentolabial Angle in Pakistani Adults

2021· article· en· W4225623396 sur OpenAlexaff
Muhammad Ilyas, Asmi Shaheen, Tayyeba Zubair

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual dimorphismSignificant differenceOrthodonticsSexual differenceCrowdingMolarMedicineDemographyDentistryMathematicsPsychologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The objective of the study was to determine the range of nasiolabial and mentolabial angles in normal Pakistani adult and to establish any sexual dimorphism if present. Method: Five hundred objects 500 were selected from the indoor of the de’Mont morency College of dentistry, Lahore. Written consent was obtained from all the participants and were guaranteed that secrecy of all the data was kept up. They were selected using following criteria 1)subjects aged between 18-30 years both males and females 2)skeletal class 1,2 and 3 using ANB of Stenier’s analysis with no or minor crowding, good facial asymmetry and full dentition irrespective of third molar. Gender wise difference was found using independent sample t test. Results: The results of Independent sample t test revealed that there was a significant gender wise difference with regards to nasiolabial (t= 3.827, P<.001) and mentolabial angle (t= -2.733, P<.007). Conclusion: The results showed wider nasiolabial angle in males while no significant difference in terms of skeletal classes. However, mentolabial angle was less in males than females and highest in class 3 than class 1 which was greater than class 2.The impact of sex was significant in both angles Keywords: Nasiolabial angel, Mentolabial angle, Sexual Dimorphism, Angular photogrammetric analysis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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