Análise de dentição mista: tomografia versus predição e medida radiográfica
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: o objetivo dos autores desse estudo foi comparar o método de análise de dentição mista que utiliza tomografia computadorizada de feixe cônico para avaliar os diâmetros dos dentes intraósseos com os métodos de Moyers, Tanaka-Johnston e radiografias oblíquas em 45º. MÉTODOS: foram realizadas medidas, na arcada inferior, dos diâmetros mesiodistais dos incisivos permanentes irrompidos, nos modelos de gesso com auxílio de paquímetro digital e estimativa do tamanho de pré-molares e caninos permanentes ainda não irrompidos utilizando-se a tabela de Moyers e a fórmula de predição de Tanaka-Johnston. Nas radiografias oblíquas em 45º, caninos e pré-molares foram medidos utilizando-se o mesmo instrumento. Nas tomografias, as mesmas unidades dentárias foram aferidas por meio de ferramentas do programa Dolphin. RESULTADOS: a análise estatística revelou elevada concordância entre o método tomográfico e o radiográfico, e baixa concordância entre o tomográfico e os demais avaliados. CONCLUSÃO: a tomografia computadorizada de feixe cônico mostrou-se confiável para análise da dentição mista e apresenta algumas vantagens em relação aos métodos comparados: a observação e mensuração dos dentes intraósseos individualmente, com a possibilidade, contudo, de visualizá-los sob diferentes perspectivas e sem superposição de estruturas anatômicas.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".