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Enregistrement W4379510755 · doi:10.1136/annrheumdis-2023-eular.123

POS0950 THE BURDEN OF TEMPOROMANDIBULAR DISORDERS AMONG IMMUNE-MEDIATED RHEUMATIC DISEASES OF THE ADULT: A SYSTEMATIC REVIEW

2023· review· en· W4379510755 sur OpenAlexaboutno aff
Elvis Hysa, A. Lercara, A. Cere, Emanuele Gotelli, C. Schenone, V. Gerli, P. F. Bica, Sabrina Paolino, Elisa Alessandri, Carmen Pizzorni, Alberto Sulli, Vanessa Smith, Maurizio Cutolo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmune systemSystematic reviewIntensive care medicineImmunologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The temporomandibular disorders (TMDs) encompass a heterogenous group of inflammatory and degenerative diseases which impair the masticatory function causing local pain and dysfunctional consequences of the temporomandibular joint (TMJ) [1]. Objectives To systematically review the literature concerning TMDs in immune-mediated rheumatic diseases (IMRDs) of the adult and synthetize their burden in multiple domains of clinical interest: patient-reported outcomes (PROs), frequencies of signs on physical examination, imaging features, histological findings, and risk factors for their development in patients with IMRDs. Methods A literature search on PubMed Central, Embase and Cochrane Library databases was performed, until June 2022, for studies including TMJ outcomes in IMRDs patients compared with healthy controls, other rheumatic diseases or in the assessed IMRDs patients after follow-up and treatment. Among the IMRDs of the adult, original articles investigating TMJ involvement in inflammatory polyarthritides and/or autoimmune connective tissue diseases were considered. The TMJ outcomes used in clinical studies, the prevalence of TMDs in IMRDs and the risk factors for their development were qualitatively synthetized. The quality of the studies was scored using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Results Of the 3259 screened abstracts, 56 papers were included in the systematic review. All of them were evaluated as of fair quality, at least. Most of the papers (77%) investigated TMDs in rheumatoid arthritis (RA) with a prevalence of signs and symptoms varying from 8% to 70% (Table 1). The risk factors for TMDs development in RA were female sex, younger age, anti-citrulline peptide antibodies (ACPA) positivity, higher disease activity, cervical spine involvement, cardiovascular and neuropsychiatric comorbidities (Figure 1). Ten papers (18 %) evaluated TMDs in spondylarthritides (SpA) reporting a prevalence of symptoms and signs in 12%-80% of patients with higher TMDs prevalence in patients with radiographic spine involvement, skin psoriasis and HLADRB1*01 positivity. Among autoimmune connective tissue diseases (CTDs), systemic sclerosis (SSc) displayed the highest evidence of TMDs PROs and clinical findings (20-93%), followed by systemic lupus erythematosus (SLE) in 18-85%, mixed connective tissue disease (MCTD) in 31-63%, primary Sjögren’s syndrome (pSS) in 24-54% and idiopathic inflammatory myopathies (IIMs) in 4-26%. In SSc and SLE, TMDs were more frequent in patients with higher disease activity and duration, correlating with the extent of skin fibrosis in SSc and with renal involvement in SLE. Conclusion TMDs in IMRDs display a significant relevance in the rheumatological clinical practice even if they are often overlooked. This burden is epidemiologically important in terms of PROs and clinical findings which correlate with disease activity in RA, SpA, SSc and SLE. The early recognition and multidisciplinary management of TMDs is warranted and should be aimed at hindering the TMJ structural damage maximizing the quality of life of patients. Reference [1]Covert et al. Diagnostics 2021 Acknowledgements: NIL. Disclosure of Interests None Declared.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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