Risk factors associated with incidence and persistence of signs and symptoms of temporomandibular disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze whether gender, self-reported bruxism, and variations in dental occlusion predicted incidence and persistence of temporomandibular disorder (TMD) during a 2-year period. MATERIAL AND METHODS: The study population comprised 280 dental students at Umeå University in Sweden. The study design was that of a case-control study within a 2-year prospective cohort. The investigation comprised a questionnaire and a clinical examination at enrolment and at 12 and 24 months. Cases (incidence) and controls (no incidence) were identified among those without signs and symptoms of TMD at the start of the study. Cases with 2-year persistence of signs and symptoms of TMD were those with such signs and symptoms at all three examinations. Clinical registrations of baseline variables were used as independent variables. Odds ratio estimates and 95% confidence intervals of the relative risks of being a case or control in relation to baseline registrations were calculated using logistic regression analyses. RESULTS: The analyses revealed that self-reported bruxism and crossbite, respectively increased the risk of the 2-year cumulative incidence and duration of temporomandibular joint (TMJ) signs or symptoms. Female gender was related to an increased risk of developing and maintaining myofascial pain. Signs of mandibular instability increased the risk of maintained TMD signs and symptoms during the observation period. CONCLUSION: This 2-year prospective observational study indicated that self-reported bruxism and variations in dental occlusion were linked to the incidence and persistence of TMJ signs and symptoms to a higher extent than to myofascial pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».