Cambios dimensionales y estabilidad de los tejidos para la rehabilitación luego de un alargamiento de corona clínica: revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: El propósito fue evaluar los cambios dimensionales que se producen después de la cirugía de alargamiento de corona clínica (CACC) y el tiempo durante el que se producen estos cambios. Materiales y Métodos: Esta revisión fue realizada de acuerdo a la guía PRISMA por dos evaluadores independientes, previamente calibrados; los estudios fueron buscados, seleccionados y analizados en bases de datos electrónicas: MEDLINE, COCHRANE y SCIELO; también fue complementado con la búsqueda manual. La evaluación de la calidad de los artículos se realizó mediante las herramientas de medición Newcastle Ottawa Scale para estudios no aleatorizados y la herramienta “Riesgo de Sesgo” de la Colaboración Cochrane para los estudios aleatorizados. Resultados: La búsqueda resultó en 1942 artículos de los cuales 12 artículos fueron incluidos después de la lectura por títulos, resúmenes y artículos completos. Los diseños de los estudios incluidos fueron ocho series de casos, dos estudios de cohorte y dos ensayos clínicos aleatorizados (ECA). Fueron en total 327 sujetos evaluados en los que se realizaron 5 diferentes procedimientos de CACC con un seguimiento de 3 a 12 meses. Se encontró estabilidad en los tejidos desde los 2 hasta los 12 meses. La calidad de los estudios evaluados fue moderada en la aplicación de la herramienta Newcastle Ottawa, y alto sesgo, a la aplicación de la herramienta Higgins y Green. Conclusiones: Los mayores cambios dimensionales se presentaron durante los primeros 3 meses, prolongándose hasta los 12 meses posterior al procedimiento. Estos cambios estarían influenciados por técnica quirúrgica, el tipo de pieza dentaria, superficie dentaria, biotipo, y cantidad de resección ósea.
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 | 0.064 | 0.130 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".