Correlation between Facial Soft Tissues and Vertical Facial Pattern in 12-16 Years Old Untreated Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Soft tissue paradigm shift has accentuated significance of soft tissue variables in diagnosis & treatment planning. Aim: To find a correlation between facial soft tissues and underlying vertical facial patterns in young untreated patients. Methods: The lateral cephalograms of 170 young individuals were divided into three equal groups, i.e., long, average, and short face, in accordance with the vertical facial patterns. This was done using a cross-sectional research design. Upper and lower lip lengths and extent of lip protrusion were measured for each individual. Non-probability consecutive sampling was done. The relationship between face soft tissue and the vertical facial pattern was examined using the Pearson Correlation test and less than 0.05 p-value was held statistically significant. Result: Significant correlation between upper and lower lip lengths and vertical facial form was found. Similarly significant positive correlation between protrusion of upper and lower lips and vertical facial pattern was found. Conclusion: Cephalometric analyses suggest the vertical dimensions of facial soft tissues conform to the vertical skeletal patterns. The long facial patterns have increased lip lengths and procumbent lips. MeSH words: Cephalometric analysis, Cross-sectional study, Vertical facial pattern, Lip length
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».