Características oclusais de pacientes com Classe II, divisão 1, tratados sem e com extrações de dois pré-molares superiores
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVOS: o objetivo deste estudo foi identificar características oclusais iniciais de pacientes Classe II, divisão 1, tratados sem e com extrações de dois pré-molares superiores. MÉTODOS: foram selecionados 62 pacientes que apresentavam má oclusão de Classe II, divisão 1, os quais foram divididos em dois grupos, de acordo com a forma de tratamento proposta, sendo o grupo 1 constituído de 42 pacientes (23 do sexo feminino e 19 do sexo masculino), com idade média de 12,7 anos, tratados sem extrações e com aparelho fixo combinado com extrabucal; e o grupo 2, composto de 20 pacientes (6 do sexo feminino e 14 do sexo masculino), com idade média de 13,5 anos, tratados também com aparelho fixo combinado com uso de extrabucal, mas que tiveram indicação de extrações de dois pré-molares superiores em seus planos de tratamento. Para observar as características oclusais iniciais e finais, assim como suas alterações com o tratamento, foi utilizado o Índice de Prioridade de Tratamento (IPT). Os valores dos índices foram submetidos à análise estatística pelo teste t independente, para comparar as variáveis entre os grupos. RESULTADOS E CONCLUSÕES: os resultados demonstraram que o grau de má oclusão inicial foi diferente nos dois grupos quando avaliados pelo IPT, sendo maior no grupo tratado com extrações de dois pré-molares superiores
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 | 0.000 | 0.002 |
| 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 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".