#SOPDF-12 Tratamento intercetivo da classe II e modificações na via aérea – Revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O tratamento ortodôntico-cirurgico-ortognático das deformidades dentofaciais e das más oclusões requer um conhecimento profundo de todas as variáveis funcionais, incluindo a respiração, nomeadamente o volume da via aérea superior.(1) É cada vez mais frequente a referenciação para tratamento ortodôntico com o objetivo de melhorar a função respiratória, pelo que, a avaliação da relação entre a cirurgia ortognática e o volume da via aérea superior se torna pertinente.(2) Descrição do caso clínico: Paciente do género masculino com 25 anos com má oclusão de Classe II Div. 1 de um pré-molar inserido numa Classe II esquelética (convexidade 8,6 mm e ANB de 8º).Apresentava ainda um padrão hiperdivergente com altura facial antero-inferior aumentada.A sobremordida vertical era de 3,9 mm e a horizontal era de 6,4 mm.O paciente estava diagnosticado com síndrome de apneia obstrutiva do sono moderada.Em abril de 2017, aos 28 anos e já durante o tratamento ortodôntico, esta condição agravou-se e o paciente foi submetido a terapia com CPAP.Discussão: Após discussão das opções de tratamento com o paciente optou-se pelo tratamento ortodôntico-cirurgico-ortognático com avanço bimaxilar.A via aérea superior foi avaliada na tomografia computadorizada de feixe cónico inicial, pré-cirúrgica e pós-cirúrgica e foram comparados o volume da via aérea e a sua mínima secção, tendo-se verificado melhorias significativas em todos os parâmetros analisados.Também a nível funcional, o paciente melhorou consideravelmente a sua capacidade respiratória, tendo suspendido o CPAP.Conclusões: O tratamento ortodontico-cirurgico-ortognático mostrou ter um efeito positivo na Síndrome da apneia obstrutiva do sono neste caso e, consequentemente, na qualidade de vida do paciente.
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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 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.015 |
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".