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Enregistrement W2343711207 · doi:10.15446/rsap.v18n1.47613

Prevalencia de la disfunción temporomandibular en trabajadores de la industria. Asociación con el estrés y el trastorno del sueño

2016· article· es· W2343711207 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald Jefferson Martins, Cléa Adas Salíba Garbin, Nádia Biage Cândido, Artênio José Ísper Garbín, Tânia Adas Saliba

Notice bibliographique

RevueRevista de Salud Pública · 2016
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the presence of temporomandibular disorders (TMD), sleep disorders and stress, as well as the association between these factors, among industrial workers in São Paulo State, Brazil. Material and Methods Fonseca's questionnaire was used to verify the level of TMD, the Toronto Sleep Assessment Questionnaire (SAQ) was applied to check the quality and occurrence of sleep disorders, and the Social Readjustment Rating Scale (SRRS) was used to check the degree of stress. The data collected were tabulated with Epi InfoTM 7 and statistically analyzed using the chi-square test, with a 5 % significance level. Results 104 workers participated in the survey. Most were male (74 %) between 35 and 44 years of age (26 %). Thirty-seven (35.6 %) had some degree of disorder, 65 (62.5 %) presented with sleep disorders, and 6 (5.8 %) presented with higher degrees of stress. After statistical analysis, there was no significant association between stress and temporomandibular disorders (TMD). However, there was an association between quality of sleep and sex of the individual with TMD (p<0.01). Conclusion We conclude that a high percentage of the analyzed population has sleep disorders and TMD. Sex and the quality of sleep influence the occurrence of TMD.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,357 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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