Temporomandibular Disorders and Hormones in Women
Notice bibliographique
Résumé
Temporomandibular disorders (TMD) are loosely defined as an assorted set of clinical conditions, characterized by pain and dysfunction of the masticatory system. Pain in the masticatory muscles, in the temporomandibular joint (TMJ), and in associated hard and soft tissues, limitation in jaw function, and sounds in the TMJ are common symptoms. That women make up the majority of patients treated for TMD is extensively hypothesized and documented in numerous epidemiological studies. Certain contradictory studies exist which propose that there are no statistically significant gender differences in the actual incidence of changes in joint morphology. Nonetheless, extensive literature suggests the disorder is 1.5-2 times more prevalent in women than in men, and that 80% of patients treated for TMD are women. The severity of symptoms is also related to the age of the patients. Pain onset tends to occur after puberty, and peaks in the reproductive years, with the highest prevalence occurring in women aged 20-40, and the lowest among children, adolescents, and the elderly. The gender and age distribution of TMD suggests a possible link between its pathogenesis and the female hormonal axis. In this review, we will use the hypothesis that the overwhelming majority of patients treated for temporomandibular disorders are women and use the available literature to examine the role of hormones in TMD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».