Influência da cooperação no planejamento e tempo de tratamento da má oclusão de Classe II
Bibliographic record
Abstract
As alternativas de tratamento ortodôntico em casos apresentando Classe II completa bilateral são bastante variadas e podem ou não incluir extrações. Quando a opção é por extrações,o protocolo incluindo apenas dois pré-molares facilita enormemente a correção sagital da Classe II. Ao optarmos pela correção por meio da distalização bilateral dos segmentos posteriores, fica bastante evidente uma maior demanda mecânica e principalmente uma exigência muito maior por cooperação para que o sucesso do tratamento seja alcançado. Desta forma, decidiu-se avaliar e comparar o nível de cooperação apresentado por 73 pacientes apresentando Classe II completa, planejados sem extrações ou com duas extrações no arco dentário superior, e assim verificar se a conduta terapêutica inicial, associada à cooperação, teve influência nos resultados finais. Os resultados demonstraram que a decisão terapêutica baseada na correção sagital da Classe II sem extrações, baseada em mecânicas distalizadoras extrabucais, ficou nitidamente refém da cooperação dos pacientes, forçando este grupo a um replanejamento para que o sucesso terapêutico pudesse ser alcançado, prolongando significativamente o tempo de tratamento ortodôntico.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".