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Enregistrement W4245304933 · doi:10.14740/jmc2719w

A Self-Injurious Behavior Causing Unusual Bilateral Gingival Recessions and Affecting the Periodontal Treatment: A Case Report

2017· article· en· W4245304933 sur OpenAlexvenueno aff
Diana Mostafa, Pradeep Koppolu, Basel Tarakji

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS oral health manifestations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGingival recessionEtiologyIntervention (counseling)DentistryHabitAffect (linguistics)PsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gingival recessions (GRs) can be multifactorial in its etiology. They occur either due to a mechanical influence or an inflammatory reaction in the gingival tissues. The cause should be diagnosed before taking any step in the treatment. The purpose of this case report was to highlight any adverse effect of the destructive ability of the psychological self-injurious behavior (SIB) to the gingiva and illustrate how such habits may affect the treatment success. In the reported case, a teenage patient had a constant habit of fingernails scratching that caused bilateral GRs in both mandibular canines. She admitted that this SIB was because of family problems. Usually, such persistent habit complicates the treatment; therefore, we planned for her psychological treatment first and then the periodontal surgical intervention using Alloderm® for root coverage. After 7 days of good healing and predictable results, the patient’s careless behavior decreased the chances of the successful treatment. J Med Cases. 2017;8(2):42-47 doi: https://doi.org/10.14740/jmc2719w

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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