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Enregistrement W2079657826 · doi:10.5978/islsm.12-or09

A STUDY OF THE INFLUENCE OF LOW INTENSITY LASER THERAPY ON PAINFUL TEMPOROMANDIBULAR DISORDER PATIENTS

2012· article· en· W2079657826 sur OpenAlexaboutno aff
Sajee Sattayut, Patrick J. Bradley

Notice bibliographique

RevueLASER THERAPY · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboPhysical therapyLow level laser therapyMcGill Pain QuestionnairePalpationAnesthesiaLaser therapyVisual analogue scaleSurgeryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A double-blind clinical trial was conducted on 30 female Temporomandibular Disorders (TMD) patients who had pain as a chief complaint. The patients were randomly allocated into three groups based on Low Intensity Laser (LILT) regimes namely 820 nm Gallium Aluminium Arsenide (GaAlAs) laser at energy densities of 21.4J/cm(2), 107 J/cm(2) and placebo laser. Each patient had three LILT treatments in a week. The pressure pain threshold (PPT) of trigger points in masticatory muscles, unassisted maximum mouth opening without pain (MOSP) and symptom severity index (SSI) were recorded as baseline data and monitored after every treatment. Jaw kinesiology, electromyography (EMG) and pain rating index from McGill pain questionnaire were also recorded as baseline and final results. The analysis of covariance and further analysis showed that the higher energy density laser group had significant increases in PPT and EMG amplitude recorded from voluntary clenching (cEMG) compared with the placebo group at P values 0.0001 and 0.022 respectively. A significantly greater number of patients recovered from myofascial pain and TMJ arthralgia as assessed clinically in the higher energy group compared with the placebo (P value = 0.02 and 0.006 respectively). There was no statistically significant difference in the other parameters of assessment among the groups at a P value 0.05. At a period of 2 to 4 weeks review after LILT, there was an average 52% reduction of pain as assessed by SSI.

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)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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