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Enregistrement W4365813458 · doi:10.25301/jpda.314.161

Assessment of Alkaline Phosphatase in Crevicular Fluid of Adolescent Undergoing Rapid Maxillary Expansion

2023· article· en· W4365813458 sur OpenAlexaff
Ahmad Shamim Qureshi, Asmi Shaheen, Hafiza Asma Javed Javed, Samina Qadir, Shabbir Hussain, Nauman Sadiq

Notice bibliographique

RevueJournal of The Pakistan Dental Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryBuccal administrationAlkaline phosphataseMedicineEnzyme assayOrthodonticsEnzymeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objectives of this study were to observe the changes in enzyme behavior during Orthodontic tooth movement and Rapid Maxillary expansion to predict the exact timing for commencement of treatment in young children. METHODOLOGY: We selected fifteen patients having age between 9-15 years. Periodontal protocols (Samples from buccal and palatal side) were observed and sample collection before initiation of treatment, during and after activation was done from patients requiring RME. The GCF and ALP activity was checked at the experimental location. RESULTS: The initial enzyme activity in GCF and ALP was calculated between the buccal and Control sites during maxillary expansion. It was observed that during activation of the appliance and then after 3 months of retention period a significantly elevated enzyme levels were still noted at the experimental sites. CONCLUSION: An Increase in osteoblastic activity during adolescence period can predict commencement of early or delayed intervention for most favorable treatment results.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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