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Enregistrement W4310661447 · doi:10.53612/recisatec.v2i1.220

A HIPOMINERALIZAÇÃO MOLAR-INCISIVO – UM RELATO DE CASO CLÍNICO

2022· article· pt· W4310661447 sur OpenAlexaff
Tereza Cristina Paim e Silva, Stephanie Veronesi, Thaís Manzano Parisotto, Valdinéia Maria Tognetti

Notice bibliographique

RevueRECISATEC - REVISTA CIENTÍFICA SAÚDE E TECNOLOGIA - ISSN 2763-8405 · 2022
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesDental enamelPhysicsArtEnamel paintMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O esmalte dental é um tecido mineralizado que reveste e protege o elemento dentário e pode sofrer várias alterações em sua formação. As anomalias de esmalte acontecem em diferentes estágios da amelogênese, e podem ser classificadas em hipoplasias e hipomineralizações. No presente TCC abordamos a Hipomineralização de Molar Incisivo (HMI) que é uma alteração no desenvolvimento qualitativo do esmalte, que pode ser observada desde a infância (fase de dentição mista) e que aumenta a perspectiva de ocorrência de cárie dental. O objetivo deste trabalho foi apresentar e descrever um caso clínico de um indivíduo que foi diagnosticado com HMI, com alteração na coloração dos molares e incisivos, e modificação aparente na estrutura do esmalte. No relato, iremos abordar métodos de diagnóstico, características clinicas e tratamento realizado.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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