Association between clinical symptoms and MRI image findings in symptomatic temporomandibular joint (TMJ) disease: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the association between clinical signs and symptoms of temporomandibular joint (TMJ) and magnetic resonance image (MRI) findings in patients with temporomandibular disorders (TMD). Relevant articles on humans over 18 years of age were obtained from five databases (Ovid MEDLINE, PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar) up to August 2022. Risk of bias assessment was completed using the Joanna Briggs Institute critical appraisal tools. The GRADEpro (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation) instrument was applied to assess the level of evidence across studies in a GRADE Summary of Findings table. In total, 22 studies were included in this systematic review. Of these, 11 studies highlighted that joint pain was positively associated with particular MRI findings: joint effusion, bone marrow edema, disk displacement with/without reduction, and condylar erosion. Masticatory muscle pain was found to have a strong positive correlation with disk displacement in four studies. Five studies found no significant association between MRI findings and masticatory muscle pain. Range of motion and MRI findings were examined in six studies. Limited mouth opening was found to be correlated with disk displacement in five studies. Of the 11 studies evaluating the correlation between joint noise and MRI findings, eight reported a significant association between disk displacement and TMJ noise. The results suggested that patients with joint pain and limited range of motion may benefit from MRI. Patients exhibiting primarily muscle pain are unlikely to benefit clinically from MRI. Future studies with improved quality are warranted.
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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 | 0,028 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».