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Enregistrement W2001196706 · doi:10.1046/j.1365-2842.2002.00984.x

Heterogeneity of temporomandibular disorders: cluster and case–control analyses

2002· article· en· W2001196706 sur OpenAlexaffabout
Ana Míriam Velly, Mervyn Gornitsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Rehabilitation · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesAlpha Foundation for the Improvement of Mine Safety and HealthAlpha Omega Foundation
Mots-clésPsychosocialCluster (spacecraft)MedicineResearch Diagnostic CriteriaPopulationPhysical therapyDepression (economics)Temporomandibular disorderDiseaseClinical psychologyChronic painPsychiatryDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cluster analysis has been applied to the classification of temporomandibular disorders (TMD). The factors most often used in these classification systems are psychological and psychosocial. The aim of this study is to classify individuals diagnosed with TMD, by using cluster analysis based on their clinical condition and the global severity of the disease. In this study, one investigator selected the patients at the dental clinics located at the Jewish General and Montreal General hospitals, Montreal, Canada, from September 1994 to December 1997. The study population included 162 outpatients. The results of this study indicated the existence of four TMD subgroups: three TMD pain groups with localized or generalized disorder related to different levels of interferences in their life and a non-pain, but disabled group. External validation of the cluster solution support the replication of the four groups and allow for further interpretation of the patients' profiles. Clenching-grinding and depression were related to the groups presenting generalized TMD. Orthodontic treatment and female sex, however, were the factors associated with a more localized condition. This classification system may provide a better understanding of the TMD subgroups and clues for the treatment and prognosis of TMD patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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