Evaluation of the quality of life and the impact of pain in patients with temporomandibular disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the quality of life and the impact of pain in patients with Temporomandibular Disorder (TMD) Muscle/joint TMJ of a public institution in Brazil. Methods: The study consisted of two stages: the first step was the application of the Ohip-14 questionnaires, Fonseca's Anamnestic Questionnaire and the McGill Questinionaire (Br-MPQ). In the next step, after the clinical treatment, only the Ohip-14 questionnaire was applied to compare the results after the treatment. The significance level was set at α = 0,05. Results: Overall, 100 individuals were examined and diagnosis with TMD Muscle/joint TMJ. The score OHIP-14 scale before the treatment was 30.02 ± 1.26 (mean ± standard error of the mean) points, being that after treatment it was 8.94 ± 0.63 points, statistically significant (p<0,001). The mean score in the Fonseca scale was 73.25 ± 1.93 points. Regarding the Br-MPQ, the results showed that TMD pain affects the patient in the area of work, leisure, home activities, family relationships, relationships with friends, sleep and appetite. Conclusion: SERDOF-DTM patients had severe TMD with a negative impact on quality of life, directly affecting their daily activities. The treatment proved to be effective in improving this condition.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».