Tratamento da agenesia do incisivo lateral superior : revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução A agenesia dentária é a anomalia dentária de desenvolvimento mais reconhecida nos seres humanos e pode ser desafiante clinicamente. No caso do inicisivo lateral superior, a frequência é de 1-2% bilateral, acometendo quer homens quer mulheres, todas os estudos mostram maior prevalência no sexo feminino. A etiologia da agenesia dentária pode relacionar-se com fatores locais, sistémicos e genéticos. Possíveis soluções ortodônticas passam pela extração do incisivo lateral, fecho de espaço simétrico com substituição canina bilateral, fecho de espaço unilateral em combinação a restauração protética para a assimetria dentária ou a abertura de espaço para uma substituição protética do incisivo lateral em falta com posterior alargamento igual dos dois incisivos laterais. Materiais e métodos Esta revisão sistemática será realizada através da metodologia Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA). Foi executada uma pesquisa eletrónica, de modo a responder à questão de investigação, nas bases de dados: PubMed/MEDLINE® e Web of Science”. A avaliação da qualidade dos estudos incluídos foi realizada, independentemente, por dois investigadores. Através do preenchimento do questionário de qualidade Newcastle - Ottawa Quality Assessment Scale. Resultados Foram indentificados 101 artigos resultantes da pesquisa nas bases de dados. Seguidamente foram selecionados 27 pelos critérios de inclusão/exclusão (título). Destes foram excluídos 9 por não responderem aos critérios de inclusão/exclusão (leitura de abstract). Assim, transitaram para a fase seguinte 18 artigos para leitura integral. Após essa leitura, excluíram-se 7. Logo, foram incluídos na presente revisão sistemática 11 artigos. Conclusão Concluimos que existe necessidade de mais evidência científica com base em estudos clínicos randomizados que acalaçem protocolos baseados em evidência de forma ao ortodontista poder selecionar o melhor tratamento. Ambos os tipos de tratamento apresentam vantagens e desvantagens, limitações e indicações que devem ser conhecidas.
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 | 0.011 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".