Ocorrência de má oclusão em pacientes pediátricos atendidos em uma clínica integrada de odontologia
Bibliographic record
Abstract
As más oclusões são classificadas como um dos maiores problemas bucais pela Organização Mundial de Saúde. Nesse sentido, a pesquisa teve como objetivos investigar os tipos de más oclusões mais frequentes em pacientes pediátricos atendidos em uma clínica-escola no Recôncavo da Bahia e averiguar os hábitos bucais deletérios presentes nestes pacientes. A pesquisa aborda o tema de forma epidemiológica transversa, documental e com abordagem quantitativa. Os dados obtidos foram originados de prontuários odontológicos oriundos de pacientes pediátricos atendidos na clínica odontológica. Dos 180 prontuários avaliados constatou-se que a maioria dos pacientes pertence ao sexo masculino (58%), com idade entre 5 e 8 anos (78%) e predominância étnico-racial de faiodermas (40%) No que se refere as más oclusões, foi evidenciado que 13,8% apresentaram más Oclusões Verticais, 36,1% Más Oclusões Anteroposteriores e 5% Má Oclusão Transversal. Em relação às más oclusões anteroposteriores, foi observado que 16,7% dos pacientes amostrados apresentavam má oclusão de classe I, 13,9% dos pacientes apresentavam de classe II e 5,5% dos pacientes de classe III segundo classificação de Angle. Evidencia-se a necessidade da adoção de medidas para a implementação de ortodontia interceptativa e realização de procedimentos preventivos para evitar o agravamento das más oclusões.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| 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) | 0.003 | 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".