Alexithymia and temporomandibular joint and facial pain in the general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Associations of alexithymia with temporomandibular pain disorders (TMD), facial pain, head pain and migraine have been described, but the role of the different dimensions of alexithymia in pain development remained incompletely understood. OBJECTIVES: We sought to investigate the associations of alexithymia and its subfactors with signs of TMD and with facial pain, head pain and migraine in the general population. METHODS: A total of 1494 subjects from the general population completed the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) and underwent a clinical functional examination with palpation of the temporomandibular joint and masticatory muscles. Facial pain, migraine and head pain were defined by questionnaire. A set of logistic regression analyses was applied with adjustment for age, sex, education, number of traumatic events, depressive symptoms and anxiety. RESULTS: Alexithymia was associated with TMD joint pain (Odds Ratio 2.63; 95% confidence interval 1.60-4.32 for 61 TAS-20 points vs the median of the TAS-20 score) and with facial pain severity (Odds Ratio 3.22; 95% confidence interval 1.79-5.79). Differential effects of the subfactors were discovered with difficulties in identifying feelings as main predictor for joint, facial, and head pain, and externally oriented thinking (EOT) as U-shaped and strongest predictor for migraine. CONCLUSION: Alexithymia was moderately to strongly associated with signs and symptoms of TMD. These results should encourage dental practioners using the TAS-20 in clinical practice, to screen TMD, facial or head pain patients for alexithymia and could also help treating alexithymic TMD, facial or head pain patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».