Relationship between MRI, Arthroscopic and Clinical Findings in TMD: Our Experience in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To study correlations between magnetic resonance imaging, arthroscopic and clinical findings in patients with temporomandibular joint disorders in Manitoba. Study Patients and Methods:A retrospective chart review was conducted on temporomandibular joint disorders patients who were diagnosed with MRI scan and treated with arthroscopic lysis and lavage at Health Sciences Centre and Seven Oaks General Hospital from 2006-2012.A data capture sheet collected clinical findings, disc position inferred from MRI scan and arthroscopic findings from patient records.The data was analyzed using the Minitab 15 Statistical Package.Results: Eighty-seven joints of 58 patients were evaluated with the average age of 36.9 years and mean follow up of 6 months.MRI showed 52% of joints with anterior disc displacement without reduction.Arthroscopic findings showed adhesions (88.5%), hyperemia (47.1%), and synovitis (31.0%) regardless of stages of internal derangement.There was a significant improvement in pain (P<0.05), and in the Interincisal Distance (IID) (from 29.2 mm to 34.4 mm) postoperatively. Conclusion:Although arthroscopic findings did not correlate with disc position as per MRI scan, arthroscopic lysis and lavage has significantly improved pain, and jaw range of motion.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».