Navigating oral medicine and pathology in orthodontic treatment
Notice bibliographique
Résumé
Orthodontic treatment intersects with oral medicine and pathology, emphasizing the need for a comprehensive and multidisciplinary approach to patient care. This review examines the identification, management, and orthodontic implications of conditions that may predate orthodontic care, arise during treatment, or have a history of recurrence. Key topics include ulcerative lesions such as herpes simplex virus (HSV) and recurrent aphthous stomatitis, benign soft tissue masses like fibromas, frictional keratosis, and traumatic ulcers, as well as intraosseous jaw lesions. The manuscript also explores systemic conditions and hypersensitivity reactions, including allergic contact stomatitis and lichenoid responses to dental materials, along with common reactive gingival pathologies like pyogenic granuloma and peripheral ossifying fibroma. By prioritizing conditions that are frequently encountered in orthodontic settings, this review provides evidence-based guidance to optimize treatment planning, minimize disruptions, and enhance patient outcomes. Additionally, this review highlights the importance of early detection, tailored management strategies, and collaboration with appropriate medical and dental specialists. By integrating oral medicine principles into orthodontic care, orthodontists can address both pre-existing and treatment-related pathologies, ensuring a holistic approach that supports both orthodontic success and overall oral health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».