Autopercepción de la necesidad de tratamiento ortodóncico
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Este estudio tuvo como objetivo determinar la Autopercepción de la Necesidad de Tratamiento Ortodóncico en estudiantes de primer semestre de la Universidad de Cuenca en el año lectivo 2017, mediante el uso del componente estético del índice “Índice de Necesidad de Tratamiento Ortodóncico (Index of Orthodontic Treatment Need, IOTN)”. \nMATERIALES Y MÉTODOS: Se realizó un estudio comunicacional, de corte transversal, mediante el uso del componente estético del índice IOTN (Index of Orthodontic Treatment Need, IOTN). Se calculó una muestra de 362 estudiantes de primer semestre de la Universidad de Cuenca en el periodo lectivo 2017. Los datos obtenidos se los ingresó en una ficha elaborada por el autor para posteriormente introducirlos en el sistema SPSS, las variables fueron estudiadas mediante las frecuencias en números y porcentajes. \nRESULTADOS: La Autopercepción de Necesidad de Tratamiento Ortodóncico fue sentida por los estudiantes de primer semestre de la Universidad de Cuenca, demostrando que la Necesidad de Tratamiento Ortodóncico en ciertos casos es bastante necesaria, mientras otros consideran que su estética se ve alterada, pudiendo con la ortodoncia mejorarla y resolver el problema. \nCONCLUSIÓN: En este estudio se llegó a la conclusión de que la autopercepción de los estudiantes de primer semestre de la Universidad de Cuenca en el periodo lectivo 2017 es poco autopercibida para acudir a Tratamientos de Ortodoncia.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".