Influencia de los cambios hormonales del ciclo menstrual en la percepción del dolor en las disfunciones temporomandibulares: Una revisión sistemática de la literatura médica
Bibliographic record
Abstract
Se dispone de una extensa literatura científica que confirma que las disfunciones temporomandibulares (DTM) presentan una mayor incidencia en mujeres. El objetivo de esta revisión es determinar si el proceso hormonal generado mediante el ciclo menstrual influye en las DTM que presentan sintomatología dolorosa. Se realizó una búsqueda de artículos científicos en las bases datos Medline, Embase, Scielo y CINAHL, entre los años 1970 y 2008. Se incluyeron estudios con diseños de cohortes y de casos y controles, donde se valoraron diversas variables del dolor durante el ciclo menstrual de personas que presentaban DTM. Dos revisores independientes valoraron la calidad de los estudios utilizando la Newcastle-Ottawa Scale. Se seleccionaron para el análisis cualitativo 4 estudios que cumplieron los criterios de inclusión propuestos. Los resultados de los estudios analizados son contradictorios, y por este motivo esta revisión no permite establecer conclusiones afirmativas en relación con el hecho que el factor hormonal femenino influye en la percepción del dolor en las DTM. Consideramos que es necesario realizar una mayor cantidad de estudios donde se investiguen los diversos aspectos del sexo femenino que puedan estar implicados en las DTM.
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 | 0.007 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".