La relación del biotipo y perfil facial según análisis de Ricketts y Burstone y legan en pacientes con maloclusiones
Bibliographic record
Abstract
Durante el tratamiento odontológico se observan patologías comunes como caries, enfermedad periodontal y oclusión incorrecta, debiendo prestarse atención a cada uno de los casos anteriores, ya que los defectos son característicos de cambios en el desarrollo y crecimiento del maxilar de los maxilares; aparte de modificaciones en la posición de los dientes que afectan la forma, función y estética del aparato buco-oral. Los dientes están ubicados en estructuras óseas, por lo que los cambios patológicos que afectan el desarrollo de los maxilares conducen a una oclusión inadecuada o mala. La base esqueletal y muscular de la cara tiene únicas configuraciones, influenciados por el aspecto racial, hereditario, genético, crecimiento craneofacial y el medio ambiente. Respecto al biotipo facial resulta ser conjunto de caracteres morfogenéticos y de función, determinando patrón de crecimiento y comportamiento craneofacial del ser vivo. El reconocimiento del desarrollo facial debe ser importante en la ortodoncia, ya que desconocerlo podría traer consecuencias de la parte mecánica durante un futuro tratamiento. En el caso de la maloclusión, está directamente relacionada con el patrón esquelético del individuo y está determinada por la dirección de los planos sagital, frontal y transversal, lo que puede indicar anomalías morfológicas como patrones esqueléticos de clase I, clase II y clase III. Los cuales son factores etiológicos de la actividad muscular anormal.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 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".