Топічна діагностика орофаціального болю (клінічний випадок)
Notice bibliographique
Résumé
У статті наведено клінічний випадок 15-річної пацієнтки, яка звернулася зі скаргами на біль у привушно-жувальній ділянці зліва, обмеження відкривання рота, а також іррадіацію болю у скроню, вухо та нижню щелепу зліва. Після первинного обстеження стоматологом-терапевтом пацієнтка була направлена до стоматолога-хірурга для подальшої діагностики. Зважаючи на симптоми та клінічний огляд, було запідозрено міофасціальний синдром больової дисфункції скронево-нижньощелепного суглоба, однак зниження чутливості в ділянці нижньої губи та язика вказувало на можливе ураження трійчастого нерва. Подальше обстеження, включно з електронейроміографією, електроміографією та магнітно-резонансною томографією, виявило ураження лівого нижньощелепного нерва, спричинене наявністю багатокамерного рідинного утворення в проєкції інфратемпоральної ямки, яке тиснуло на нерв. Пацієнтку направлено на консультацію до Інституту нейрохірургії ім. акад. А.П. Ромоданова для подальшого лікування. Цей випадок підкреслює важливість міжфахового підходу в діагностиці та лікуванні орофаціального болю, особливо у випадках, коли клінічна картина виходить за межі типових симптомів міофасціального синдрому. Вчасне залучення спеціалістів різних напрямків дозволяє точніше визначити етіологію симптомів та розробити відповідну тактику лікування.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,015 |
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 ».