Salivary biomarkers and temporomandibular disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Temporomandibular disorders (TMD) are a common condition affecting the musculoskeletal group evoking clinical signs such as pain, restricted mouth opening, and disability in the temporomandibular joint (TMJ), masticatory musculature, and the osseous structures in the surroundings. Saliva is a strong proponent of a diagnostic and prognostic tool for TMDs. Hence, a systematic review was undertaken to answer the research question "What is the role of salivary biomarkers in the identification of TMD?" A thorough literature search was performed in databases of PubMed, Embase, and Google Scholar till February 2022. Every included study was characterized by Study ID, location, sample size, demographic information, biomarker analysis, assessment method, and results. Newcastle-Ottawa scale was used to assess the methodological quality of all qualifying research. A total of eight articles were included for the review after screening the titles, abstracts, and full-text articles. The review included articles of observational design with a control group. TMD disorders were confirmed both clinically and radiographically in the study of Shoukri et al. TMDs are commonly prevalent in maxillofacial conditions. Despite the availability of various diagnostic techniques, certain limitations are remarkable. The researchers are yet to ascertain a gold standard biomarker to identify TMD.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».