Heterogeneity of temporomandibular disorders: cluster and case–control analyses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».