The state of dentists’ knowledge about the relationship between temporomandibular disorders and Lyme disease symptoms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».