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Enregistrement W1575831766 · doi:10.26443/mjm.v13i1.252

Engineering Alloplastic Temporomandibular Joint Replacements

2020· article· en· W1575831766 sur OpenAlexaffvenue
Hani Sinno, Youssef Tahiri, Mirko S. Gilardino, Dennis Bobyn

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTemporomandibular jointDentistryOrofacial painOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temporomandibular disorders (TMD) are part of a heterogeneous group of pathologies that manifest with a constellation of signs and symptoms. They are the most frequent cause of chronic orofacial pain and are prevalent in 12% of the general population. Despite the debilitating nature of these disorders, there is no standardization for treatment of the diseased temporomandibular joint (TMJ). In this review, we present an overview of the functional anatomy of the TMJ and the engineering concepts that must be understood to better understand the indications for surgical management, the types of available treatments and the requirements for reconstruction. A comparison is made of the clinical outcomes with autogenous versus alloplastic reconstruction, including a history of alloplastic materials and the design features of currently available implants. Emphasis is made on material selection, modulus, stiffness, notch sensitivity and modularity. For the treatment of TMD, engineered TMJ alloplastic replacements have had considerable promise with additional room for improvement using new materials and recent design concepts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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