The influence of facial pattern on skeletal class I subjects- a cephalometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study was to assess the correlations between the Wits appraisal (using maxillomandibular bisector as the occlusal plane), ANB analysis and facial pattern in skeletal Class I subjects Materials and methods: A retrospective chart review was completed on 100 Class I subjects according to the ANB angle. The maxillomandibular bisector (MMB) was used as the occlusal plane to determine the sagittal maxillomandibular relationship according to the Wits appraisal. Four additional measurements (mandibular plane angle, Y-axis, lower facial height and facial axis) associated with facial pattern were measured to determine whether the Wits or ANB analysis is correlated in classifying skeletal and facial patterns Results: A weak correlation was found between ANB and Wits (r=0.38) that was statistically significant (p<0.05). Correlations between ANB and all facial pattern measurements were also weak, but they were not statistically significant (p>0.05). Moreover, associations were found between Wits and facial pattern measurements ranging from low to high (-0.05 to 0.57) and were all statistically significant (p<0.05). The strongest correlations were between facial axis (r=0.57), MPA (r=-0.46) and Wits. A moderate correlation was found between lower facial height and Wits (r=-0.331). There were no substantive differences between males and females. Conclusions: The Wits appraisal using the maxillomandibular bisector occlusal plane is a valid indicator of the anteroposterior discrepancy and facial pattern. Wits may be a more accurate predictor of facial pattern vs. ANB. However, caution must be exercised in trying to relate Wits appraisal to the gold standard of the ANB angle.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».