The Association Between Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorder Findings and Biting Force and Endurance in Patients with Temporomandibular Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was designed to evaluate the association between examination findings based on Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorders and performances on bite force and endurance tasks. METHODS: Subjects were 126 patients with temporomandibular disorder and 34 pain-free controls. A subset of patients with temporomandibular disorder (n = 56) also were evaluated following a brief conservative 4-week treatment intervention. RESULTS: A multivariate analysis of variance indicated that female patients (P <.001) but not males (P =.17) had lower bite forces than age- and gender-matched controls. Dental examination findings were significantly but modestly predictive of bite task performance (R2 = 0.175), with higher joint pain and smaller maximum unassisted jaw opening associated with lower bite force. The brief treatment interventions resulted in both self-reported and clinically determined improvements. Clinical and self-reported improvement significantly predicted pre-post treatment changes in biting force among female subjects (R2 = 0.237). Specifically, reduction in joint palpation pain and self-reported pain (McGill Pain Questionnaire short form) were the primary predictors of increases in bite force. The improvement in biting force was modest (mean = 7 lb), and the force levels of female patients remained lower than those of control subjects. Treatment did not significantly increase endurance time. DISCUSSION: The brief conservative treatments used resulted in improvements in pain and jaw opening, and 81.8% of patients reported moderate to major improvement. The modest association of the bite task with Research Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorders examination findings and treatment improvement in this heterogeneous sample suggests that the bite and endurance tasks have limited diagnostic utility and sensitivity to treatment effects.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».