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LIPUS application may affect mandibular growth pattern in rats acting at the cartilage and bone level. The effect of LIPUS on the growing condyle is expressed through a variation in trabecular shape and perimeter. A greater response is achieved when stimulated for 20 minutes instead of 10 minutes daily.

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Objective To develop and explore the usefulness of an artificial intelligence system for the prediction of the need for dental extractions during orthodontic treatments based on gender, model variables, and cephalometric records. Methods The gender, model variables, and radiographic records of 214 patients were obtained from an anonymized data bank containing 314 cases treated by two experienced orthodontists. The data were processed using an automated machine learning software (Auto-WEKA) and used to predict the need for extractions. Results By generating and comparing several prediction models, an accuracy of 93.9% was achieved for determining whether extraction is required or not based on the model and radiographic data. When only model variables were used, an accuracy of 87.4% was attained, whereas a 72.7% accuracy was achieved if only cephalometric information was used. Conclusions The use of an automated machine learning system allows the generation of orthodontic extraction prediction models. The accuracy of the optimal extraction prediction models increases with the combination of model and cephalometric data for the analytical process.

TRABAJO INVESTIGACIÓN RESUMENObjetivo: Evaluar la maduración de la sutura palatina media en adolescentes y adultos jóvenes chilenos, mediante valoración morfológica de imágenes de tomografía computarizada de haz cónico del maxilar. Material y método: Se analizó la sutura palatina media de 150 sujetos entre 15 y 30 años, seleccionados desde la base de datos radiológicos de un centro universitario de salud. La maduración sutural fue evaluada en el corte axial, utilizando el método de Angelieri y cols., clasificándola en cinco etapas (A, B, C, D y E). Se utilizaron las pruebas de correlación de Pearson para medir la concordancia intra e interexaminador, y T-Student para las diferencias entre sexos. Resultados: El estado de maduración más frecuente fue C (43,3%), seguido por E (33,3%) y D (22%). En hombres, la etapa C fue más frecuente (49%), mientras que en mujeres fue la etapa E (39%). Sin embargo, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre ambos sexos. Conclusiones: Aunque la mayoría de la muestra presentó una etapa tardía de maduración sutural, el 45% presentó estados de maduración sutural donde sería posible la expansión de naturaleza no quirúrgica. Debido a la variabilidad observada en adolescentes y adultos jóvenes, se recomienda la evaluación individual con imagenología 3D.