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Enregistrement W2943985352 · doi:10.1590/2317-6431-2017-1973

Achados audiológicos em pacientes portadores de disfunção temporomandibular

2019· article· pt· W2943985352 sur OpenAlexaff
Thiago Mathias, Patrícia Arruda de Souza Alcarás, Killian Evandro Cristoff, Jair Mendes Marques, Bianca Simone Zeigelboim, Adriana Bender Moreira de Lacerda

Notice bibliographique

RevueAudiology - Communication Research · 2019
Typearticle
Languept
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTemporomandibular jointGynecologyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO Objetivo Analisar os achados audiológicos em indivíduos com desordem temporomadibular e comparar esses achados com indivíduos sem desordem temporomanbibular. Métodos A amostra foi composta por 39 participantes adultos, de ambos os gêneros, com diagnóstico prévio de desordem temporomandibular (grupo de estudo) e 39 participantes adultos, sem desordem temporomandibular (grupo controle). Todos os participantes foram submetidos à audiometria tonal limiar em altas frequências, imitanciometria e pesquisa das emissões otoacústicas evocadas por produto de distorção. Resultados Observou-se prevalência de desordem temporomandibular no gênero feminino e a média de idade ficou acima da quarta década de vida. Na audiometria tonal limiar, foi observada ocorrência de perda auditiva do tipo neurossensorial e condutiva, no grupo de estudo, além de piores limiares auditivos em altas frequências. Em ambos os grupos, houve maior ocorrência de curva timpanométrica do tipo A, bem como diferenças entre os grupos na pesquisa do reflexo acústico ipsilateral e contralateral e no registro das emissões otoacústicas evocadas por produto de distorção. Conclusão Indivíduos com desordem temporomandibular apresentam piores resultados nos limiares auditivos, na timpanometria, nos reflexos acústicos ipsilaterais e contralaterais e nas emissões otoacústicas evocadas, quando comparados com o grupo controle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,300 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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