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Enregistrement W4310206912 · doi:10.3390/children9121853

Nasal Septum Changes in Adolescents Treated with Tooth-Borne and Bone-Borne Rapid Maxillary Expansion: A CBCT Retrospective Study Using Skeletal Tortuosity Ratio and Deviation Analysis

2022· article· en· W4310206912 sur OpenAlexaff
Vincenzo Ronsivalle, Elisabetta Carli, Antonino Lo Giudice, Manuel O. Lagravère, Rosalia Leonardi, Pietro Venezia

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSagittal planeMedicineCone beam computed tomographyTortuosityDentistryReduction (mathematics)Nasal septumCoronal planeOrthodonticsNuclear medicineComputed tomographySurgeryRadiologyNoseMathematicsGeometryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Using three-dimensional (3D) images, this study evaluated the impact of Rapid Maxillary Expansion (RME) on changes in Nasal Septal Deviation (NSD). Methods: Cone-beam computed tomography (CBCT) scan of 40 children with transverse maxillary deficiency, who received tooth-borne (TB) RME or bone-borne (BB) RME, were included in this investigation. Two CBCT scans were performed: one before to appliance installation (T0) and one after a 6-month retention period (T1). The analysis was performed by dividing the actual length of the septum by the desired length in the mid-sagittal plane to measure NSD based on the tortuosity ratio (TR). Results: Subjects in the TB group showed a statistically significant reduction (p < 0.05) of the TR value from T0 to T1, according to the paired Student t test. Subjects in the BB group showed similar findings, with a statistically significant reduction (p < 0.05) of the TR value from T0. No statistically significant differences were found between the mean changes of TR between TB group and BB group. Conclusions: RME may have some effects in reducing the degree of NSD; however, no differences were found between RME performed with TB and BB anchorage systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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