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Enregistrement W4411711030 · doi:10.1016/j.joms.2025.06.226

Is Handheld Ultrasonography Reliable as a Primary Imaging Modality for the Diagnosis of Internal Derangement and Degenerative Joint Disease of the Temporomandibular Joint?

2025· article· en· W4411711030 sur OpenAlexafffundabout
Adnan Shah

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral and Maxillofacial Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
Mots-clésMedicineDerangementTemporomandibular jointModality (human–computer interaction)UltrasonographyJoint diseaseRadiologyJoint (building)OrthodonticsPathologyOsteoarthritisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) is the gold standard imaging modality for diagnosing internal derangement (ID) and degenerative joint disease (DJD) of the temporomandibular joint (TMJ). MRI disadvantages include cost, availability, and patient discomfort, making it worthwhile to determine if handheld ultrasonography (HHU) may reduce MRI utilization. PURPOSE: The purpose of this study was to measure and compare the diagnostic accuracy of HHU to the MRI gold standard for the diagnosis of ID and DJD. STUDY DESIGN: This retrospective, cohort, single-institutional study included participants with suspected ID and DJD referred by dentists and primary care physicians to the Oral and Maxillofacial Surgery Clinic at the Health Sciences Centre in Winnipeg, Manitoba. PREDICTOR VARIABLE: The predictor variable was the HHU diagnosis of the TMJ for the presence or absence of anterior disc displacement (ADD) and DJD. OUTCOME VARIABLE: The outcome variable was the MRI diagnosis of the TMJ for the presence or absence of ADD and DJD. COVARIATES: Covariates include demographics, medical history, and assessments of ID and DJD based on clinical examination. ANALYSES: The diagnostic accuracy of HHU relative to MRI was determined using appropriate statistical tests with a significance level (P value) of ≤0.05 and a 95% CI. RESULTS: The sample consisted of 20 subjects (mean age: 47 years, SD 13; 17 female, 85%), who were scanned using HHU and MRI. MRI was the comparative standard, and when detecting ADD without reduction, HHU demonstrated specificity of 100.00%, positive predictive value (PPV) of 100.00%, and a kappa value of .93. For ADD with reduction, HHU demonstrated specificity of 100.00%, PPV of 100.00%, and a kappa value of .79. For DJD, HHU demonstrated specificity of 89.5%, PPV of 20%, and a kappa value of .23. CONCLUSION: HHU demonstrated statistically significant specificity and PPV when assessing ID and shows promise as a screening tool for MRI referrals, helping to identify patients who can be maintained on conservative treatment. The diagnostic ability of HHU for the detection of DJD was not statistically significant.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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