Menteşe yöntemleri ve osteotomi felsefesi
Bibliographic record
Abstract
TOTBİD DergisiTürk Ortopedi ve Travmatoloji Birliği Derneği ilgilidir.[4] Kompleks bir deformitenin tedavisinde yetersizlik ve başka deformitelere yol açmamak için bu kurallar iyi anlaşılmalıdır.Osteotomi kuralları ilk defa Dr. Paley tarafından sistematize edilmiştir.[5] Osteotomi kurallarını anlayabilmek için oluşturulan üç adet kavram mevcuttur.Bu üç değişkenden CORA her deformiteye göre değişken olmakla beraber planlama sırasında sabit kalır.ACA ve Osteotomi seviyesi cerraha ve tekniğe göre değişkenlik gösterir.[5][6][7][8] O steotomi etimolojik olarak kemik ve kes- mek kelimelerinin köklerinden gelmektedir.Anlam olarak ise kesme ve ayırma işlemlerini karşılar.Osteotomi işlemiyle hedeflerimiz üç planlı düzlemde; kısaltma, translasyon, açılanma, rotasyon, kompresyon veya distraksiyon yaratmak olabilir.[1,2] Kemiklerde rastgele yapılacak bir osteotomi ile ciddi zararlar verilebilir.Yumuşak dokuyu en az şekilde travmatize etmek, kemik beslenmesini ve iyileşmesini etkilememek için osteotomi özenle yapılmalıdır.Periosteal beslenme özellikle distraksiyon osteogenezinde elde edilen kemik iyileşmesi için önemlidir.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
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".