Comparison of Lower Incisor Gingival Recession in Nonextraction Orthodontic Patients with Class I Crowding and Class II Malocclusion
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare lower incisor gingival recession (GR) in non extraction orthodontic patients with Class I crowding and Class II malocclusion treated using Class II elastics. Study Design: A cross sectional comparative study. Place and Duration of Study: Orthodontic Department, Rawal Institute of Health Sciences (RIHS), from February 10, 2024 to August 10, 2024. Materials and Methods: Pre and post-treatment casts of 42 orthodontic patients were divided into two groups: Class I crowding (C1) and Class II elastic treatment (E2). Clinical crown height (CCH) of the lower left central incisor was measured. GR was determined as the difference in CCH before and after treatment. The data was analyzed by SPSS v.20.0. Descriptive statistics like frequency of gender and mean age in C1 and E2 group were calculated. Paired sample t-test for intra group GR (pre and post treatment) and independent sample t-test for inter group GR were applied to analyze GR between two groups. The p value ≤ 0.05 was considered statistically significant. Results: Both groups showed an increase in GR after treatment. The mean GR1 value was slightly higher (.5214mm) than GR2 (.4262mm) depicting that the C1 group had slightly more GR than the E2 group, though this difference was not statistically significant. Conclusion: Both treatment modalities in non extraction cases resulted in increased GR, emphasizing the need to consider periodontal implications during orthodontic planning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».