Prevalence of mesio-distal dilaceration in patients presenting for initial orthodontic care: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of dilaceration in a sample of patients presenting for initial orthodontic care. METHODS: Examining radiographs from a random sample of orthopantomogram images was used to acquire the data. In all, 2,801 dental records were evaluated at Oman Dental College (ODC), Oman. A dental X-ray processing software was utilized to view the images. A tooth was classified as having a mesial/distal dilaceration if its long axis exhibited an angle of 90 degrees or greater. Dilacerated roots in the buccal/lingual direction were diagnosed by observing the appearance of a spherical opaque area with a dark shadow in its central region, projected by the apical foramen, which gave the root canal a "bull's-eye" appearance. RESULTS: Dilacerations were found in 17.32% of the records examined. The maxillary second molars (22.71%) were the most commonly affected, followed by the mandibular third molars and mandibular lateral incisors (21.90% and 17.23%, respectively). The central incisors and canines were the least affected, with dilaceration affecting less than 0.2% of the teeth. The mandible was found to have more dilacerations than the maxilla (53.78% and 46.22%, respectively). 61.03% of dilacerations occurred in molars, 43.12% of which occurred in third molars. CONCLUSION: Dilaceration is a notable dental anomaly that can affect any tooth, with some teeth being more affected than others. Dilaceration in maxillary second molars and mandibular lateral incisors is more common in the population of this study than in other populations reported in the literature. Recognizing the condition will allow for more effective orthodontic treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».