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Enregistrement W4388760917 · doi:10.11607/ofph.3260

Temporomandibular Disorders and Fibromyalgia Prevalence: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4388760917 sur OpenAlexaboutno aff
Pankaew Yakkaphan, Pav Chana, Huann Lan Tan, Priya Thimma Ravindranath, Giorgio Lambru, Tara Renton

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral & Facial Pain and Headache · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibromyalgiaComorbidityMeta-analysisPrevalenceEpidemiologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the prevalence of chronic widespread pain (CWP) and fibromyalgia syndrome (FMS) in TMD patients and the prevalence of TMDs in patients with FMS. METHOD: A systematic search was performed in electronic databases. Studies published in English examining the prevalence of comorbid TMDs and CWP/FMS were included. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality, and meta-analyses using defined diagnostic criteria were conducted to generate pooled prevalence estimates. RESULTS: Nineteen studies of moderate to high quality met the selection criteria. Meta-analyses yielded a pooled prevalence rate (95% CI) for TMDs in FMS patients of 76.8% (69.5% to 83.3%). Myogenous TMDs were more prevalent in FMS patients (63.1%, 47.7% to 77.3%) than disc displacement disorders (24.2%, 19.4% to 39.5%), while a little over 40% of FMS patients had comorbid inflammatory degenerative TMDs (41.8%, 21.9% to 63.2%). Almost a third of individuals (32.7%, 4.5% to 71.0%) with TMDs had comorbid FMS, while estimates of comorbid CWP across studies ranged from 30% to 76%. CONCLUSIONS: Despite variable prevalence rates among the included studies, the present review suggests that TMDs and CWP/FMS frequently coexist, especially for individuals with painful myogenous TMDs. The clinical, pathophysiologic, and therapeutic aspects of this association are important for tailoring appropriate treatment strategies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,029
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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