Self‐management programmes in temporomandibular disorders: results from an international <scp>D</scp>elphi process
Notice bibliographique
Résumé
Self-management (SM) programmes are commonly used for initial treatment of patients with temporomandibular disorders (TMD). The programmes described in the literature, however, vary widely with no consistency in terminology used, components of care or their definitions. The aims of this study were therefore to construct an operationalised definition of self-management appropriate for the treatment of patients with TMD, identify the components of that self-management currently being used and create sufficiently clear and non-overlapping standardised definitions for each of those components. A four-round Delphi process with eleven international experts in the field of TMD was conducted to achieve these aims. In the first round, the participants agreed upon six principal concepts of self-management. In the remaining three rounds, consensus was achieved upon the definition and the six components of self-management. The main components identified and agreed upon by the participants to constitute the core of a SM programme for TMD were as follows: education; jaw exercises; massage; thermal therapy; dietary advice and nutrition; and parafunctional behaviour identification, monitoring and avoidance. This Delphi process has established the principal concepts of self-management, and a standardised definition has been agreed with the following components for use in clinical practice: education; self-exercise; self-massage; thermal therapy; dietary advice and nutrition; and parafunctional behaviour identification, monitoring and avoidance. The consensus-derived concepts, definitions and components of SM offer a starting point for further research to advance the evidence base for, and clinical utility of, TMD SM.
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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 | 0,148 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».