MATHEMATICAL MODELING IN PREDICTION OF TMJ PAIN DYSFUNCTION SYNDROME


Cite item

Full Text

Abstract

The study presents technology of the development of formalized forecasting model of the risk group for temporomandibular pain dysfunction syndrome on the basis of a systemic analysis of multivariate rapid screening questionnaire for prevalence rate of etiological and amnesic predisposing factors and manifestations of TMJ pain dysfunction syndrome. Formalized model allows us to identify an individual consulting and diagnostic itinerary of the subject, to diagnose the cause of abnormalities in the biomechanical system, to conduct timely correction, and to start the treatment. Aim - development of affordable formal risk prediction method for predicting the development of TMJ pain dysfunction syndrome. Materials and methods. The subjects of the study were 94 respondents, 34 men and 60 women aged from 18 to 57 years, chosen by accidental sampling. The following methods were used: sociological (rapid screening questionnaire), systemic multivariate analysis, regression analysis, mathematical modeling. The study was conducted with consistent integration of rapid screening questionnaire data of clinically healthy research subjects and those with signs of TMJ dysfunction, who did not complain and did not seek dental advice concerning the changes in the TMJ. Integration was carried out by multivariate systemic analysis of personal data and the assessment of changes in the dentition of all the subjects of the sampling. The two components were taken into account in the survey system corresponding to the two data blocks: "causes" and "effects". Information from the subjects of study was obtained by the principle of dichotomous presentation, during which the test subjects noticed the presence or absence of a specific sign (symptom) in the dentition. Results. Boundary values of the integral system status indicator (min Xbi = 0,04 + 0,01, max 0,11 + 0,04) were calculated, whereby the test subject can be attributed to the risk group for the causes and predisposing factors or the first manifestation of symptoms of TMJ pain dysfunction syndrome. Conclusion. The subjects of the research with the values of the integral index falling within the confidence interval boundary values of the modified system (from Xbi = 0,04 ± 0,01 to Xbi = 0,11 ± 0,04) require determination of an individual trajectory of system correction.

About the authors

AV V Ponomarev

Samara State Medical University

Email: Andrey1-SUN@yandex.ru
PhD, associate professor of the Department of Prosthetic Dentistry, Samara State Medical University ap. 205, 10 Academician Platonov st., Samara, Russia, 443031

References

  1. Тимофеева М.И., Мальцев С.Н., Зубарев В.А. Оценка функционального состояния жевательных и височных мышц при дисфункции ВНЧС. Очерки медикосоциальной реабилитации детей с проблемами здоровья. Екатеринбург, 1995:41-44
  2. Dym H., Israel H. Diagnosis and treatment of temporomandibular disorders. Dent Clin N Am 2012; 56: 149-61
  3. Хватова В.А. Клиническая гнатология. М.: «Медицина», 2008
  4. Петросов Ю.А., Ермошенко Р.Б., Сеферян Н.Ю., Калпакьянц О.Ю. Факторы риска в возникновении дисфункции в височно-нижнечелюстном суставе. Современная ортопедическая стоматология. 2007(8):100-101
  5. Силантьева Е.Н. Возрастные особенности синдрома болевой дисфункции ВНЧС. Казанский медицинский журнал. 2010(5):669-675
  6. Углов Б.А., Котельников Г.П., Углова М.В. Основы статистического анализа и математического моделирования в медико-биологических исследованиях. Самара, 1994:25-45
  7. Кирьянов Б.Ф. Токмачев М.С. Математические модели в здравоохранении. Великий Новгород, 2009:21-22
  8. Углова М.В., Котельников Г.П. Математическое моделирование в теоретической и практической медицине. Сборник научных работ. Самара, СГМУ, 1994:2-3
  9. Тлустенко В.П., Потапов В.П., Каменева Л.А., Пятанова Е.А., Симонов А.С. Диагностика и комплексное лечение синдрома болевой дисфункции височнонижнечелюстного сустава. Саратовский научномедицинский журнал. 2013(3)480-484

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2016 Ponomarev A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».