Predictors of Root Resorption in Lateral Incisors Adjacent to Maxillary Impacted Canines in CBCT Images: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives This study aimed to assess the predictive factors of root resorption in lateral incisors adjacent to impacted maxillary canines using cone‐beam computed tomography. Material and Methods In this retrospective descriptive‐analytic study, 150 samples of impacted canines from 138 CBCT images were collected from the files of 12–35‐year‐old patients. The association between the severity and location of root resorption in lateral incisors adjacent to impacted maxillary canines and the patients’ age, sex, impacted canine's angulation, position, and follicle size was evaluated. Position and angulation of the impacted teeth were measured using the OnDemand3D software. Kruskal–Wallis test, Fisher's exact test, Mann–Whitney test, Kolmogorov–Smirnov test, Spearman's rank correlation coefficient, and multinomial logistic regression were used for data analysis. Results The probability of resorption in the middle‐third of the roots of lateral incisors decreased by 20% with each millimeter of increase in the distance between the impacted canines’ cusp tip from the occlusal plane ( p = 0.009). There was a significant association between the severity of lateral incisors’ root resorption and sex; root resorption was significantly more severe in females ( p = 0.029). Conclusions Among the evaluated variables, the vertical position of the impacted canine influenced the location of the lateral incisors’ root resorption. The severity of root resorption was higher in females.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».