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Enregistrement W4412627669 · doi:10.4103/jpbs.jpbs_721_25

An Assessment of the Maximal Mouth Opening in Indian Children of Udaipur City, Rajasthan, India

2025· article· en· W4412627669 sur OpenAlexaff
Pinky Thakkar, Sapna Hegde, Dinesh Rao, C. K. N. Patel, Tasveeb Momin

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy And Bioallied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraditional medicineOptometryDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study studies maximal mouth opening (MMO) in Indian children of Udaipur city, Rajasthan, to define the normal range in children without functional masticatory system problems and the link between mouth opening, age, gender, height, and body weight. Materials and Methods: This cross-sectional observational study investigated the MMO in Indian children. A total of 352 children participated and were divided into three age categories: Group 1 consisted of children aged 6-8 years, Group II comprised those aged 8.1-10 years, and Group III included children aged 10.1-12 years. Height and weight were recorded. Results: Participants had a mean MMO of 44.02 ± 4.03 mm, with MMO values of 40.99 ± 3.13 mm, 44.82 ± 3.12 mm, and 46.40 ± 3.77 mm for Groups I, II, and III. Boys had a higher mean MMO score than girls, although the difference was not significant. A positive connection between MMO and both height and weight was recorded. Conclusion: There is no difference between boys and girls for either gender. The relationship between height and weight is not only significant but also positively correlated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,433 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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