Achados audiológicos em pacientes portadores de disfunção temporomandibular
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo Analisar os achados audiológicos em indivíduos com desordem temporomadibular e comparar esses achados com indivíduos sem desordem temporomanbibular. Métodos A amostra foi composta por 39 participantes adultos, de ambos os gêneros, com diagnóstico prévio de desordem temporomandibular (grupo de estudo) e 39 participantes adultos, sem desordem temporomandibular (grupo controle). Todos os participantes foram submetidos à audiometria tonal limiar em altas frequências, imitanciometria e pesquisa das emissões otoacústicas evocadas por produto de distorção. Resultados Observou-se prevalência de desordem temporomandibular no gênero feminino e a média de idade ficou acima da quarta década de vida. Na audiometria tonal limiar, foi observada ocorrência de perda auditiva do tipo neurossensorial e condutiva, no grupo de estudo, além de piores limiares auditivos em altas frequências. Em ambos os grupos, houve maior ocorrência de curva timpanométrica do tipo A, bem como diferenças entre os grupos na pesquisa do reflexo acústico ipsilateral e contralateral e no registro das emissões otoacústicas evocadas por produto de distorção. Conclusão Indivíduos com desordem temporomandibular apresentam piores resultados nos limiares auditivos, na timpanometria, nos reflexos acústicos ipsilaterais e contralaterais e nas emissões otoacústicas evocadas, quando comparados com o grupo controle.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".