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Enregistrement W3129704916 · doi:10.21270/archi.v10i2.5201

Evaluation of the quality of life and the impact of pain in patients with temporomandibular disorder

2021· article· en· W3129704916 sur OpenAlexaboutno aff
Claudio Marcio Rodrigues Santana, Victor Augusto Alves Bento, Edílson José Zafalon, Maria Cristina Mesquita, Daisilene Baena Castillo

Notice bibliographique

RevueARCHIVES OF HEALTH INVESTIGATION · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)McGill Pain QuestionnairePhysical therapyTemporomandibular jointTemporomandibular disorderActivities of daily livingVisual analogue scaleDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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