Comparison of soft tissue facial changes in patients 7–11 years of age with and without maxillary expansion utilizing CBCTs and 3D facial scans: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of this study are to evaluate the effects of maxillary expansion over a period of 12 months on facial soft tissue measurements in children aged 7-11 years with a maxillary transverse deficiency of at least 5mm or bilateral posterior crossbite, utilizing both CBCTs and 3D facial scans, by comparison to a control group. MATERIAL AND METHODS: Data was collected from 32 patients and consisted of two groups: control and treatment (Hyrax expansion via RME, 1 turn/day). Each patient in each group underwent CBCTs, 3D facial scans and hand-wrist radiographs at two time points: pre-treatment (T0), and after the completion of expansion at post-retention (T1, 12 months). CBCTs were assessed using 3D Slicer software and 3D facial scans were assessed using OrthoInsight 3D software. The soft tissue measurements evaluated included the following: alar width, alar base width, mouth width, philtrum width, nasal tip prominence, nasolabial angle, upper lip to E-line, lower lip to E-line, upper lip height, height of vermillion of upper lip, lower lip height, height of nose, lower facial height and intercanthal width. Statistical analysis included intra- and inter-rater variability, measurement error calculation and MANOVA tests. RESULTS: From a total of 32 patients with two sets of imaging records, no statistically significant differences were found between the two groups over the one-year observation. However, when comparing the two modalities utilized in this study (CBCT imaging and 3D facial scanning), the correlation was not as optimal for specific outcome variables such as alar base width and intercanthal width, potentially due to anatomic, imaging protocols and patient related factors. CONCLUSION: The findings of this study suggest that the children in both groups experienced similar facial soft tissue changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».