A Importância dos Métodos de Determinação das Idades Esquelética e Dentária na Ortodontia e Odontopediatria – Uma Revisão de Literatura
Bibliographic record
Abstract
O estágio de desenvolvimento humano é intimamente relacionado à sua maturidade óssea ou dentária, sendo essencial para a escolha do tratamento de alterações dentofaciais em crianças e adolescentes por ortodontistas e odontopediatras. Existem diversos indicadores biológicos para determinar a maturação do indivíduo, como a idade cronológica e as alterações hormonais, porém esses indicadores podem sofrer interferências. Visando uma determinação de desenvolvimento e dos picos de crescimento mais precisa, para um melhor diagnóstico e plano de tratamento, foram desenvolvidos diversos métodos para determinar a idade esquelética e a idade dentária, sendo estes a avaliação da maturação carpal, da morfologia das vértebras cervicais, da fusão óssea da sincondrose esfeno-occipital e da sutura palatina mediana, bem como dos estágios da calcificação dentária. A avaliação das radiografias de mão e punho é o padrão ouro da predição da idade esquelética, e sua correlação com outros métodos já é evidente. Sendo assim, é possível utilizar a avaliação das vértebras cervicais e das idades dentárias de Nolla e Demirjian.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".