The Effect of Upper Cervical Mobilization/Manipulation on Temporomandibular Joint Pain, Maximal Mouth Opening, and Pressure Pain Thresholds: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the efficacy of upper cervical joint mobilization and/or manipulation on reducing pain and improving maximal mouth opening (MMO) and pressure pain thresholds (PPTs) in adults with temporomandibular joint (TMJ) dysfunction compared with sham or other intervention. MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and Cochrane Library from inception to June 3, 2022, were searched. Eight randomized controlled trials with 437 participants evaluating manual therapy (MT) vs sham and MT vs other intervention were included. Two reviewers independently extracted data and assessed risk of bias. Two independent reviewers extracted information about origin, number of study participants, eligibility criteria, type of intervention, and outcome measures. Manual therapy was statistically significant in reducing pain compared with sham (mean difference [MD]: -1.93 points, 95% confidence interval [CI]: -3.61 to -0.24, P=.03), and other intervention (MD: -1.03 points, 95% CI: -1.73 to -0.33, P=.004), improved MMO compared with sham (MD: 2.11 mm, 95% CI: 0.26 to 3.96, P=.03), and other intervention (MD: 2.25 mm, 95% CI: 1.01 to 3.48, P<.001), but not statistically significant in improving PPT of masseter compared with sham (MD: 0.45 kg/cm2, 95% CI: -0.21 to 1.11, P=.18), and other intervention (MD: 0.42 kg/cm2, 95% CI: -0.19 to 1.03, P=.18), or the PPT of temporalis compared with sham (MD: 0.37 kg/cm2, 95% CI: -0.03 to 0.77, P=.07), and other intervention (MD: 0.43 kg/cm2, 95% CI: -0.60 to 1.45, P=.42). There appears to be limited benefit of upper cervical spine MT on TMJ dysfunction, but definitive conclusions cannot be made because of heterogeneity and imprecision of treatment effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».