Constructing the brief diagnostic criteria for temporomandibular disorders (<scp>bDC</scp>/<scp>TMD</scp>) for field testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advances in temporomandibular disorders' (TMDs) diagnosis, the diagnostic process continues to be problematic in non-specialist settings. OBJECTIVE: To complete a Delphi process to shorten the Diagnostic Criteria for TMD (DC/TMD) to a brief DC/TMD (bDC/TMD) for expedient clinical diagnosis and initial management. METHODS: An international Delphi panel was created with 23 clinicians representing major specialities, general dentistry and related fields. The process comprised a full day workshop, seven virtual meetings, six rounds of electronic discussion and finally an open consultation at a virtual international symposium. RESULTS: Within the physical axis (Axis 1), the self-report Symptom Questionnaire of the DC/TMD did not require shortening from 14 items for the bDC/TMD. The compulsory use of the TMD pain screener was removed reducing the total number of Axis 1 items by 18%. The DC/TMD Axis 1 10-section examination protocol (25 movements, up to 12 sets of bilateral palpations) was reduced to four sections in the bDC/TMD protocol involving three movements and three sets of palpations. Axis I then resulted in two groups of diagnoses: painful TMD (inclusive of secondary headache), and common joint-related TMD with functional implications. The psychosocial axis (Axis 2) was shortened to an ultra-brief 11 item assessment. CONCLUSION: The bDC/TMD represents a substantially reduced and likely expedited method to establish (grouping) diagnoses in TMDs. This may provide greater utility for settings requiring less granular diagnoses for the implementation of initial treatment, for example non-specialist general dental practice.
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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 | 0,005 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».