The use of bone scintigraphy in temporomandibular joint disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of bone scintigraphy (bone scan) in the diagnosis of temporomandibular joint (TMJ) disease has been infrequent, as compared with traditional radiographic techniques. Bone scans have the potential to detect active bone remodeling whereas corresponding radiographs may be normal or document past structural change in the joint. Traditional radiographic findings and relevant clinical signs and symptoms correlated with bone scans may aid in the diagnosis of TMJ disease and possibly affect treatment and prognosis of individual cases. The use of bone scans as an additional tool in diagnosing TMJ disease was assessed in this series of patients. METHODS: Thirty consecutive subjects with TMJ tenderness were selected for bone scintigraphy using technetium diphosphonate 99 mTc and single photon emission computerized tomography. These subjects received bone scans as well as other selected imaging modalities for diagnostic purposes. RESULTS AND DISCUSSION: The findings on bone scan were evaluated and a change in preliminary clinical diagnosis or treatment was made in 60% of cases because of the findings on bone scintigraphy. Bone scintigraphy may be valuable to assess progress of TMJ inflammation or remodeling, and may affect diagnosis and treatment of patients with TMJ tenderness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».