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Enregistrement W2578357790 · doi:10.5200/sm-hs.2016.095

Smilkininio apatinio žandikaulio sąnario, psichoemocinio streso ir laikysenos sąsajos

2017· article· lt· W2578357790 sur OpenAlexaboutno aff
Simona Ulevičiūtė, Pavelas Zachovajevas, Brigita Zachovajevienė

Notice bibliographique

RevueSveikatos mokslai · 2017
Typearticle
Languelt
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smilkininis apatinio žandikaulio sąnarys (SAŽS) yra dažniausiai naudojamas sąnarys žmogaus kūne. SAŽS sutrikimų bent vienas iš simptomų (sutrikusį apatinio žandikaulio judesį, sąnario traškesį, raumenų sukietėjimą palpuojant) nustatomas maždaug 40–75% suaugusių žmonių [8]. Tyrimo tikslas - įvertinti sąsajas tarp smilkininio apatinio žandikaulio sąnario, psichoemocinio streso ir laikysenos disfunkcijų. Tyrime dalyvavo 83 atsitiktinės atrankos būdu atrinkti studentai. Prichoemocinio streso vertinimas buvo atliktas naudojant suvokto streso skalę, laikysena vertinta pagal W.W. K. Hoeger laikysenos skalę. Liemens raumenų statinė ištvermė vertinta McGill testu (2002) [2], smilkininio apatinio žandikaulio sąnario funkcinė būklė vertinta naudojant liniuotę judesių amplitudei įvertinti (mm) bei „Oxford“ skalę raumenų jėgai įvertinti. Psichoemocinį stresą patiria 54% merginų ir 69% vaikinų. 10% tiriamųjų turi puikią laikyseną, 22% gerą ir 68% patenkinamą. Vaikinų pilvo raumenų statinė ištvermė 1,4 karto didesnė nei merginų (p ≤ 0,05). Bendras SAŽS raumenų jėgos vidurkis sudarė (3,84 ± 0,63) balo. Nustatyta, kad SAŽS raumenų jėga sumažėjusi, daugiau nei puse tiriamųjų patiria stresą. Pilvo raumenų statinė ištvermė susijusi su šonine liemens bei nugaros raumenų statine ištverme. SAŽS judesio nukrypimai sąlygoja kramtomųjų raumenų jėgą

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2017
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