Prevalence of Temporomandibular Joint Disorders among Students of the University of Jordan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to investigate the prevalence of temporomandibular disorder (TMD) among students of the University of Jordan. METHODS: Information about the symptoms of TMD and the possible risk factors were collected using specifically designed questionnaires. The collected data sets were treated statistically using the SPSS release 14 package. RESULTS: The results of the present investigation showed that pain in or about the ears or cheeks was the most prevalent symptom whereas locking of the temporomandibular joint (TMJ) was the least prevalent. Nearly one-third of the investigated sample (31.4%, 346/1103) had no symptoms of TMD whereas 68.6% (757/1103) had at least one symptom. Students of health science studies had significantly the highest risk in developing TMJ clicking compared to students studying pure science or humanitarian studies. CONCLUSIONS: TMD is of a high prevalence among students of the University of Jordan, particularly among students of health and science studies, which signify the role of stress in the development and/or progression of TMD. The findings of this study are alarming and entailing further investigations to identify risk factors associated with TMD in order to establish measures for prevention and treatment. KEYWORDS: TMD; Clicking; Health sciences; Humanitarian studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».