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Enregistrement W4409392580 · doi:10.56501/intjorthodrehabil.v16i1.1215

Prognostic Factors for Successful Functional Appliance Therapy in Skeletal Class II Malocclusion

2025· article· en· W4409392580 sur OpenAlexaboutno aff
Rajkumaran Rajamanickam, Bhadrinath Srinivasan, Keerthi Venkatesan, Vignesh �Kailasam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Orthodontic Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalocclusionClass (philosophy)MedicineOrthodonticsDentistryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To investigate clinical or cephalometric parameters that contribute to favourable outcomes with functional appliance therapy in skeletal class II malocclusion. MATERIALS AND METHODS: Six electronic databases were searched PubMed, Ovid, Lilacs, Cochrane, Scopus, and Web of Science up to 25thFebruary 2025. All study designs which evaluated factors associated with favourable and unfavourable outcome with functional appliance therapy for the treatment of skeletal class II malocclusion were included. The electronic search, initial screening, data extraction, risk of bias assessment was independently performed by the two reviewers. The collected data were analysed from the finally selected articles based on type of study, sample size, type of functional appliance used, and patient characteristics or factors studied which could be considered as positive predictive factors for functional appliance. RESULTS: Seven retrospective studies and one prospective study were included. Prognostic factors like the Co-Go-Me angle, chin position, growth pattern and other occlusal factors such as overbite, overjet were evaluated in the selected studies. Four studies were rated very good with 9 points and four other studies were rated as satisfactory with 7 points using the New Castle Ottawa Scale. Due to heterogeneity of the factors studied a meta–analysis could not be conducted in this systematic review. CONCLUSION: Two included studies reported Co- Go-Me angle as the single most important predictive factor for successful outcome. Cephalometric factors pointing to horizontal growth pattern or hypodivergence, chin position and occlusal variables like increased overbite and overjet were identified as positive predictive factors. However future studies with definitive comparison groups can strengthen the current evidence. REGISTRATION: PROSPERO(CRD42022312039).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,368 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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