Prevalencia de la disfunción temporomandibular en trabajadores de la industria. Asociación con el estrés y el trastorno del sueño
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».