MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062059418 · doi:10.1590/s1807-59322007000500005

BURNING MOUTH COMPLAINTS: CLINICAL CHARACTERISTICS OF A BRAZILIAN SAMPLE

2007· article· en· W2062059418 sur OpenAlexaboutno aff
Cibele Nasri, Manoel J. Teixeira, Massako Okada, G. G. S. Formigoni, Gary Heir, José Tadeu Tesseroli de Siqueira

Notice bibliographique

RevueClinics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurning mouth syndromeConcomitantTongueTaste disorderPhysical therapyTasteMcGill Pain QuestionnaireRating scaleBody mass indexInternal medicineVisual analogue scalePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Evaluation of the clinical characteristics of burning mouth complaints (BMC) in a series of Brazilian patients referred to a large teaching hospital. MATERIALS AND METHODS: 66 patients with burning mouth complaints were evaluated through a standardized protocol. RESULTS: 56 women and 10 men were examined, ranging in age from 35-83 years. The primary location of the complaints was reported to be the tongue. Thirty-six patients reported a precipitating event. The mean VAS pain levels were 7.5 in women and 6.11 in men. The average estradiol levels in women were low (<13 pg/ml); 80% of all patients reported a concomitant chronic disease, 55% of all patients wore total dentures, 54% of all patients reported subjective xerostomia, 48% of all patients reported sleep disturbances and 66% reported phantom taste. No statistical differences were found between groups with or without a precipitating event in VAS: (p=0.139), in the Number of Words Chosen (NWC) (p=0.259) and Pain Rating Index (PRI) (p=0.276) sections of the McGill Pain Questionnaire (MPQ). CONCLUSION: The existence of systemic comorbidities, self-reported sleep disturbances and taste alterations indicates possible correlations and the need for a careful systemic evaluation of each patient; there were no differences between patients with and without precipitating events.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinicsMême sujetSalivary Gland Disorders and FunctionsTravaux en français237 207