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Enregistrement W3019388372 · doi:10.5114/jos.2020.94175

The state of dentists’ knowledge about the relationship between temporomandibular disorders and Lyme disease symptoms

2020· article· en· W3019388372 sur OpenAlexaboutno aff
Magdalena Osiewicz, Grażyna Biesiada, Jolanta Pytko-Polończyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Stomatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyme diseaseMedicineLYMEBorrelia burgdorferiVirologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dentists may be the first to whom the patient with Lyme disease (LD) reports symptoms of temporomandibular disorders (TMD).For this reason, it is important that dentists should be aware of the relationship between LD and TMD.Objectives: Aim of this study was to assess dentists' knowledge about the relationship between LD and TMD.Material and methods: A group of 201 dentists participating in the project were volunteers, who came from randomly selected dental offices.All the participants anonymously completed a questionnaire, in which they were asked three questions concerning TMD and LD.Results: Among dentists, 81.1% agreed that LD symptoms could mimic TMD, and 81.1% of the respondents thought that fluctuating pain in the area of temporomandibular joint and/or myofascial muscles imitate TMD.Among participants, 37.8% indicated limited mouth opening, whereas 19.4% of respondents marked sounds as symptoms.There was a significant relationship (p < 0.05) between those dentists who knew that LD symptoms can mimic TMD, as they considered the possibility of Lyme disease more often than others. Conclusions:The results of this study indicate that dentists' knowledge of tick and tick-borne diseases is sufficient, and it would be a relevant public health strategy as it could reduce the risk of unnecessary TMD treatment for patients suffering from LD.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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