Cambios dimensionales de las vías aéreas por uso de aparatos funcionales fijos en maloclusión clase II en crecimiento: una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Determinar los cambios dimensionales de las vías aéreas (VA) por el uso de aparatos funcionales fijos (AFF) en pacientes con maloclusión Clase II en crecimiento. Materiales y Métodos: La búsqueda se realizó en cinco bases de datos electrónica (PubMed, Scopus, Embase Cochrane Library y LILACS) hasta abril de 2022. Las mediciones de volumen, áreas o distancias de VA global o por regiones retropalatina (RP), nasofaringe (NF), orofaringe (OF), hipofaringe (HP) y laringofaringe (LF) se analizó con radiografías intragrupos o intergrupos frente a tratamiento de ortodoncia fija (TOF) o sin tratamiento (ST). El riesgo de sesgo se evaluó con Newcastle-Ottawa (NOS). Resultados: De 754 artículos, se incluyeron 6 estudios de cohortes. Por lo menos un parámetro de VA aumentó por AFF, se encontró mejores resultados en el aérea de la orofaringe, las dimensiones aéreas aumentaron significativamente con Herbst sin o con TOF (↑12,9%-139,2%), Forsus con TOF (↑28,7%) y MARA con TOF (↑22,6%-61%), con resultados significativos en cinco de ellos (P<0,05). El incremento osciló en volumen (14,8%-139,2%), áreas (24,1%-61%) y distancias (12,9%-39,3%) y por región de RP (26,2%-100,7%), NF (7,8%-20,4%), OF (5,3%-139,2%) y LF (24,8%-94,7%). Cuatro cohortes mostraron valores superiores significativos del volumen y distancia de OF y LF y área transversal con Herbst con o sin TOF y MARA con TOF que frente a TOF o ST (P<0,05). La mayoría de los estudios tuvieron riesgo bajo (n=4) que alto (n=2). Conclusión: Los AFF Herbst, MARA y Forsus aplicados a maloclusión Clase II en crecimiento produjeron beneficios en las VA, sobre todo, aumentando el volumen de OF que frente ST o TOF.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».