Impacto da deformidade facial na percepção do paciente em tratamento ortodôntico: Um estudo caso-controle
Bibliographic record
Abstract
Este estudo avaliou o impacto da deformidade facial na percepção da dor de pacientes submetidos a tratamento ortodôntico e ortodôntico-cirúrgico. Estudo caso-controle realizado com uma população de indivíduos em tratamento ortodôntico. Casos e controles foram definidos pelo domínio dor física do Oral Health Impact Profile (OHIP-14). O grupo caso (n = 54) incluiu indivíduos que responderam "nunca" a pelo menos uma das perguntas, e no controle (n = 44), aqueles que responderam "raramente e às vezes" com frequência e "sempre" a ambas as perguntas. Casos e controles foram pareados por sexo, idade e condições clínicas na proporção de 1:1. Para a análise dos dados, os odds ratios foram estimados com respectivos intervalos de confiança de 90%. Não houve diferença significativa entre os grupos com e sem deformidades em relação à distribuição dos sexos feminino e masculino (p = 1.000), o que permitiu parear os grupos caso e controle na proporção de 1:1. Pacientes com deformidade facial apresentaram 2.14 (IC90%: 1.08-4.24) vezes mais chance de relatar o impacto na dor física (p = 0.0662). Pacientes com deformidade facial e em tratamento ortodôntico-cirúrgico tem duas vezes mais chance de perceber a dor física.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 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 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".