Temporomandibular Disorders among Dental Students in Pakistan: Assessment of Prevalence, Severity, and Associated Factors Based on Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To evaluate the prevalence, severity, and associated factors of temporomandibular disorder (TMD) among dental students. Methods. This cross-sectional study was performed on undergraduate dental students from four dental colleges in Punjab, Pakistan. Fonseca’s questionnaire was used to measure the prevalence and severity of the TMD among the study participants. Bivariate and multiple logistic regression analyses were performed. Results. Of 364 dental students, 323 returned the completed questionnaires and the response rate of the study was 88.7%. The study included 52.6% males and 47.4% females. The prevalence of TMD was 66.9% with mild TMD in 40.90%, moderate TMD in 14.6%, and severe TMD in 11.50% of the participants. Psychological stress (29.6%), malocclusion (20%), and hypersensitivity (19.5%) were common among participants. The mean TMD score of the sample was 31.54 ± 24.86 which was significantly higher among participants with no/school-educated mothers ( P = 0.021 ) and fathers ( P = 0.002 ). The participants with arthritis (72.81 ± 32.19) and malocclusion (59.46 ± 31.09) and those who received orthodontic treatment (53.21 ± 34.21) demonstrated higher TMD. After controlling for other study variables, the participants with arthritis were 4.71 times more likely to have moderate/severe TMD ( P = 0.042 ) than those without arthritis. Similarly, the participants with malocclusion had significantly higher odds (OR = 3.57, P = 0.029 ) of having moderate/severe TMD than those without malocclusion. Conclusion. This sample of dental students demonstrated a high prevalence and severity of TMD. The participants with arthritis and malocclusion demonstrated higher TMD. The study findings underscore the importance of prevention, early diagnosis, and management of TMD among the dental students.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».