Objective: To determine the association between occlusal and soft tissue characteristics with the presence of gingival smile (GS) in a pediatric population with inter-transitional mixed dentition. Material and Methods: Case-control study was performed with a probabilistic sample of 163 children in inter-transitional mixed dentition (age:8.8 years ±0.8). Cases were 37 children with GS, and controls were 126 children without GS. Occlusal variables were assessed through clinical examination, and soft tissue variables were assessed through photograms. Kappa test and intraclass correlation coefficient were done (0.87-0.96). The association between malocclusion, gender, and types of smile was assessed using a Chi square test. Comparison of quantitative variables in smile groups was made by Student t test. A multivariate binary logistic regression was performed. Results: Class II malocclusion, short upper lip at smile and short incisor clinical crown, were risk factors for gummy smile (OR= 10.4, 95%CI 3.07-34.95, OR= 2.1, 95%CI 1.44-3.13 and OR= 2.5 95%CI 1.34-4.54 respectively). Lower facial height was a protective factor against GS (OR= 0.76; 95%CI 0.69-0.85). The logistic regression model explains 48% of GS variability. Conclusion: Class II malocclusion is considered a risk factor for gummy smile. Other variables associated to gummy smile were short upper lip and short incisor clinical crown. Clinicians should considered these aspects in clinical examination of each patient to provide an adequate diagnostic and plan of treatment to control and/or correct a GS.
Objectives: Orthodontic treatment has both functional and esthetic goals. The finishing phase is one of the most important and seeks to solve occlusal, dental, functional, and esthetic problems, offering the possibility of obtaining the best possible outcome. This paper aims to describe the Finishing Analysis of Dental Outcome (FADO) guide as a tool to improve orthodontic treatment results.Methods: A literature review of finishing procedures and orthodontic treatment outcomes was made. Moreover, current parameters of the esthetics of the smile were considered. The information was systematized to produce a protocol applicable to practice. This guide includes the assessment of miniesthetic, micro-esthetic, and occlusal results using the Cast Radiographic Evaluation of the American Board of Orthodontics. Treatment options for each item were also suggested. Clinical cases were used to illustrate the application of the guide.Results: The FADO Guide is presented and explained to give the clinician a systematic and orderly guide to achieve the best possible results in orthodontic treatment. To fulfill the FADO Guide, cast models, a panoramic radiograph, smile photographs (frontal and lateral), and an intraoral frontal photo are needed. The FADO Guide includes four sections: mini-esthetic evaluation (the evaluation of the smile), microesthetic evaluation, occlusal analysis, and radiographic analysis. Conclusion:The FADO guide presents a systematic approach to the application of a finishing protocol in orthodontics. Furthermore, this guideline can improve clinical practice and be used as a checklist to optimize clinical outcomes.
Resumen. En el presente artículo se presenta una arquitectura de software para integrar archivos base en formato Microsoft Excel con ArcMap, para la automatización del proceso de carga de información geográfica al modelo de almacenamiento geográfico (Geodatabase) requerido en la presentación de Informes de Cumplimiento Ambiental -ICA-. Para lo cual, se tomaron como referencia de prueba cinco feature class con geometría tipo punto contenidos en el modelo ICA. La arquitectura consistió en la aplicación de dos herramientas informáticas: Debug y ArcMap. Debug es un software desarrollado por el equipo colaborador de la presente investigación con el fin de automatizar la creación de los archivos base en formato Microsoft Excel para la carga de información geográfica en la Geodatabase. En ArcMap, se desarrolló un modelo de conversión, espacialización y carga de información geográfica usando la consola de programación ModelBuilder, cuyo objetivo fue la conversión de los archivos de entrada en formato Microsoft Excel a un formato compatible con el software, la espacialización de las entidades geográficas y la incorporación de los feature class dentro de la Geodatabase de un ICA. La metodología se testeo con puntos aleatorios ubicados en el municipio de Medellín usando los cinco feature class del modelo de almacenamiento geográfico. El proceso de carga resultó ser mucho más eficiente y amigable con el usuario final.Palabras clave. Automatización, Autoridad Ambiental, Base de Datos Geográfica, Debug, Feature Class, ModelBuilder. Architecture for Automatizing the Process of Geographical Information Uploading Required in the Environmental
entre las características periodontales y la sonrisa gingival en niños: un estudio de casos y controles. Rev Nac Odontol. 2016;12(22):7-16. doi: http:// dx.doi.org/10.16925/od.v12i22.1201 Resumen. Introducción: la presencia de sonrisa gingival (sg) es uno de los aspectos más negativamente valorados. Su presencia en la vida adulta es un motivo de consulta constante, pero en la niñez tiende a ser considerado como normal. El objetivo de este estudio fue describir y comparar las características del periodonto de un grupo de niños, con diferentes maloclusiones, con y sin sonrisa gingival, y evaluar la influencia de las características gingivales sobre la presencia de sonrisa gingival. Métodos: en este estudio analítico de casos y controles, el tamaño muestral fue probabilístico. Se incluyeron 163 niños en dentición mixta silente que cumplieron los criterios de inclusión y exclusión: 37 casos con sonrisa gingival (sg) y 126 controles sin sonrisa gingival (nsg). Se les evaluaron las variables oclusales, de sonrisa y periodontales por medio de un examen clínico y de un fotograma. Los evaluadores estaban previamente calibrados (kappa 0,87 e icc 0,96). Resultados: la edad promedio de los pacientes en ambos grupos fue de 8,8 años con una desviación estándar de 0,9 para los casos y de 0,8 para los controles. La maloclusión más predominante fue la clase i (63,8% de la muestra). Las características periodontales fueron similares en ambos grupos. El biotipo periodontal grueso tuvo una tendencia a comportarse como factor de riesgo para sg (or 1,6) pero esta relación no fue estadísticamente significativa (ic = 95% 0,6 -4,1). Conclusiones: los factores periodontales no influyen sobre la presencia de sonrisa gingival en niños; su comportamiento en etapas posteriores deberá ser observado.Palabras clave: maloclusión, periodonto, sonrisa, tejidos blandos.
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