Smilkininio apatinio žandikaulio sąnario, psichoemocinio streso ir laikysenos sąsajos
Bibliographic record
Abstract
Smilkininis apatinio žandikaulio sąnarys (SAŽS) yra dažniausiai naudojamas sąnarys žmogaus kūne. SAŽS sutrikimų bent vienas iš simptomų (sutrikusį apatinio žandikaulio judesį, sąnario traškesį, raumenų sukietėjimą palpuojant) nustatomas maždaug 40–75% suaugusių žmonių [8]. Tyrimo tikslas - įvertinti sąsajas tarp smilkininio apatinio žandikaulio sąnario, psichoemocinio streso ir laikysenos disfunkcijų. Tyrime dalyvavo 83 atsitiktinės atrankos būdu atrinkti studentai. Prichoemocinio streso vertinimas buvo atliktas naudojant suvokto streso skalę, laikysena vertinta pagal W.W. K. Hoeger laikysenos skalę. Liemens raumenų statinė ištvermė vertinta McGill testu (2002) [2], smilkininio apatinio žandikaulio sąnario funkcinė būklė vertinta naudojant liniuotę judesių amplitudei įvertinti (mm) bei „Oxford“ skalę raumenų jėgai įvertinti. Psichoemocinį stresą patiria 54% merginų ir 69% vaikinų. 10% tiriamųjų turi puikią laikyseną, 22% gerą ir 68% patenkinamą. Vaikinų pilvo raumenų statinė ištvermė 1,4 karto didesnė nei merginų (p ≤ 0,05). Bendras SAŽS raumenų jėgos vidurkis sudarė (3,84 ± 0,63) balo. Nustatyta, kad SAŽS raumenų jėga sumažėjusi, daugiau nei puse tiriamųjų patiria stresą. Pilvo raumenų statinė ištvermė susijusi su šonine liemens bei nugaros raumenų statine ištverme. SAŽS judesio nukrypimai sąlygoja kramtomųjų raumenų jėgą
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".