Características odontológicas e prevalência da ardência bucal em doentes com diabetes mellitos do tipo 2
Bibliographic record
Abstract
O Diabetes mellitus (DM) é o transtorno endócrino mais comum e afeta 6% da população mundial. A neuropatia diabética é uma das complicações do DM e acomete até 60% dos doentes diabéticos. Este é um estudo descritivo que teve como objetivo avaliar as condições odontológicas e a prevalência da ardência bucal nos doentes diabéticos tipo 2 com neuropatia diabética. Foram utilizados os seguintes instrumentos de avaliação: exame sensitivo padronizado da face (algiometria), questionário RDC/TMD eixos 1 e 2, (critérios de diagnóstico em pesquisa) para o diagnóstico de disfunção temporomandibular (DTM), protocolo de avaliação de dor orofacial (EDOF-HC), questionário McGill para avaliação de dor e exame periodontal (IS índice de sangramento, PCS profundidade clínica de sondagem, PCI profundidade clínica de inserção). A prevalência de dor orofacial foi 55,2% e de ardor bucal foi 17,2%. Os valores de glicemia em jejum e HbA1c apresentaram-se acima dos valores normais. Dos doentes avaliados, 44,8% eram totalmente desdentados, 41,2% dos doentes apresentaram doença periodontal avançada, prevalência de dor miofascial mastigatória foi 31%. Traços de depressão moderada e grave e de sintomas físicos inespecíficos moderados e graves foram encontrados em 51,7% dos doentes, de incapacidade baixa e moderada em 37,9%. Observou-se comprometimento da sensibilidade dolorosa em V2 lado D (p=0,007), correlacionada com os valores de HbA1c.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".