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Enregistrement W2024179949 · doi:10.1097/01.jsm.0000180019.22018.3c

Effect of Mouthguards on the Transmission of Force Across the Human Jaw

2005· article· en· W2024179949 sur OpenAlexafffund
David Dong Hyun Lim, Stephen N. Robinovitch, David Goodman

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésMouthguardStiffnessChinMedicineOrthodonticsStructural engineeringDentistryAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine if impact responses (stiffness and damping values) of the jaw and neck are significantly different between mouthguards of varying material and manufacturing properties, in controlled conditions involving specified upper limb orientation and applied loading. DESIGN: Quasi-experimental design. SETTING: Simon Fraser University biomechanical laboratory. PARTICIPANTS: Twelve male subjects between the ages of 19 to 28 participated in this study. All subjects were healthy, had no missing teeth, and had no mechanical (orthodontic) appliances. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: For each condition, the system stiffness and damping values were estimated using the free vibration technique. Stiffness and damping values are relevant because they are the major determinants of impact force and, potentially, injury risk. It is the first study to show experimentally the quantitative effects of mouthguard in situ. RESULTS: All the mouthguards lowered the system stiffness as compared with the no mouthguard condition (P < 0.001). There was no observed effect on stiffness between the 2 limb orientation positions. Excitation weight had an unexpected effect on system stiffness (P = 0.041), with increasing weight leading to increased stiffness. CONCLUSIONS: The findings suggest that wearing any mouthguard is better than wearing none at all due to their ability to reduce system stiffness and damping values after a blow to the chin.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
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)0,0010,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,445 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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