Индекс анамнеза Фонсеки для скрининга височно-нижнечелюстных расстройств - надежность в различении мышечных и внутрисуставных расстройств.

Аннотация

Фон/ Цель: Анкета Фонсеки (FAI) - это простой и быстрый опрос, используемый для скрининга наличия и тяжести дисфункций височно-нижнечелюстного сустава (TMD). Целью данного исследования было проверить точность FAI для различения различных типов TMD: внутрисуставной (AD), дисфункции жевательной мускулатуры (MMD) или наличия обоих типов.

Методы: Существование шаблона в FAI на основе частоты ответов было оценено и поддержано другими переменными: пол, возраст, медицинский диагноз и Визуальная аналоговая шкала качества жизни, связанного со здоровьем (VASLife). Для оценки наличия ассоциаций между этими переменными использовались непараметрический критерий хи-квадрат (𝜒²) или точный тест Фишера. В парах переменных, где такая ассоциация была выявлена, ее интенсивность измерялась коэффициентом Крамера V. Прогнозирование того, может ли FAI быть хорошим инструментом для различения типа TMD, оценивалось с помощью логистических регрессионных моделей (ординарных и многономиальных).

Результаты: Высокий балл FAI был связан с вопросами, касающимися боли в височно-нижнечелюстном суставе (ВНЧС), щелчков в ВНЧС и тревожности у человека. Тяжелые случаи, классифицированные по FAI, коррелируют с типологией Both (AD+MMD). Более того, у женщин было зафиксировано больше умеренных и тяжелых случаев по FAI, что также коррелировало с наличием AD+MMD. Логистическая модель показала низкую точность в различении типологии ТМД (~70%).

Заключение: FAI является хорошей начальной методологией в диагностике ТМД, однако интеграция в логистическую регрессионную модель для различения типологии ТМД оказалась недостаточной. Ожидается, что сочетание этого опроса с другими результатами сделает модель более точной.

Введение

Височно-нижнечелюстные расстройства (ТМД) представляют собой набор мышечно-скелетных и/или суставных заболеваний, которые соответственно затрагивают жевательную мускулатуру и/или комплекс височно-нижнечелюстного сустава (ВНЧС). ТМД является самой распространенной недентальной причиной орофациальной боли и негативно сказывается на повседневной жизни пациента.

Эпидемиологически известно, что это заболевание в основном поражает женщин (70-85%) [2]. ТМД имеет многофакторную этиологию и, из-за своей сложности, представляет собой настоящую проблему для клиницистов в плане правильной диагностики. Два основных источника боли в этой области связаны с изменениями внутрисуставных или жевательных мышц. На самом деле, диагностика ТМД в значительной степени основывается на симптомах пациента, таких как боль в ВНЧС и окружающих мышцах, трудности с открытием рта и другие жалобы, такие как наличие щелчков в суставе, неправильный прикус и головные боли. Клиническое наблюдение оценивает различные параметры, такие как наличие воспаления сустава (синовит), измерение открытия рта и латеральности движений челюсти, зубной прикус, наличие щелчков и крепитации в суставе и болезненность мышц. Окончательная диагностика обычно проводится с поддержкой медицинской визуализации, с использованием компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ) или минимально инвазивных диагностических вмешательств.

Индекс анамнеза Фонсеки (FAI) — это опросник, заполняемый пациентами с ТМД, который быстро и легко администрируется, основан на признаках и симптомах и содержит 10 вопросов, используемых в последние годы для классификации степени тяжести ТМД.

Полученный итоговый балл можно интерпретировать с помощью таблицы классификации, которая присваивает каждому индивиду одну из четырех возможных категорий тяжести: отсутствие ТМД (0≤FAI≤15 баллов); легкая ТМД (20≤FAI≤40 баллов); умеренная ТМД (45≤FAI≤65 баллов) и тяжелая ТМД (70≤FAI≤100 баллов). Однако неизвестно, может ли балл, полученный по этому опроснику, способствовать правильной диагностике ТМД в отношении трех возможных типологий: артритное расстройство (AD), расстройство жевательной мышцы (MMD) или оба. Цель этого исследования — выявить закономерности в FAI, вместе с характеристиками пациентов, что позволит оценить надежность этого опросника как помощи в клинической диагностике ТМД.

Методы

Дизайн исследования

Было проведено ретроспективное исследование в частном медицинском учреждении в Португалии (Instituto Português da Face), включая пациентов с диагнозом ВНЧС с января 2019 года по март 2022 года. Это исследование было одобрено этическим комитетом Instituto Português da Face (IPF/08/22). Все участники исследования дали свое информированное согласие в письменной форме, в соответствии с действующим законодательством. Критерии включения были: (1) возраст >18 лет; (2) полный ответ на FAI; (3) клинический диагноз ВНЧС. Критерии исключения включали: (1) история травмы лица или другого орофациального расстройства; (2) серьезные медицинские проблемы или нарушенная когнитивная способность; (3) беременные или кормящие женщины. Все пациенты были обследованы одним и тем же врачом. Информация была записана и сохранена в базе данных (EUROTMJ). Конфиденциальность информации обеспечивается через анонимность. Демографические данные всех пациентов, такие как пол и возраст, были зарегистрированы. В качестве первоначального диагноза наличия ВНЧС пациентам было предложено ответить на FAI. Опрос был проведен на португальском языке, который уже был валидирован в литературе, и затем переведен на английский. FAI представляет собой анкету шкалы Лайкерта, основанную на 10 вопросах с тремя пунктами/уровнями ("Нет", "Иногда", "Да") (Таблица S1). В FAI ответы оцениваются следующим образом: нет - 0 баллов, иногда - 5 баллов, да - 10 баллов. Конечный балл (0-100) классифицировался на следующие категории: нет ВНЧС (0≤FAI≤15 баллов); легкая ВНЧС (20≤FAI≤40 баллов); умеренная ВНЧС (45≤FAI≤65 баллов) и тяжелая ВНЧС (70≤FAI≤100 баллов). Кроме того, была использована Визуальная аналоговая шкала (VAS) для оценки качества жизни, связанного со здоровьем (VASLife) с вопросом: “Если бы вы могли оценить влияние вашей проблемы с ВНЧС по шкале от 0 до 10, где 0 означает отсутствие влияния, а 10 - максимальное возможное влияние, какова была бы ваша оценка?”. Определение типа заболевания височно-нижнечелюстного сустава (ВНЧС, АД, оба) проводилось клиницистом через медицинскую оценку и МРТ для оценки интраартикулярных нарушений. Для оценки нарушений ВНЧС измерялась болезненность мышц с использованием классификации 0-3, как определено в Исследовательских диагностических критериях для височно-нижнечелюстных расстройств (RDC/TMD).

Статистический анализ

Начальная методология заключалась в определении существования закономерности в FAI на основе частоты ответов на каждом из трех уровней (Нет; Иногда; Да) в десяти вопросах (Таблица S1). Этот анализ был поддержан описательным исследованием следующих переменных: пол, возраст, медицинский диагноз и балл в VASLife. Среднее значение было представлено как мера расположения, сопровождаемая стандартным отклонением (SD) в виде mean±SD. Нормальность распределений FAI и VASLife (BevilaquaGrossi et al, 2006) была определена. Учитывая отсутствие нормальности, был использован коэффициент корреляции Спирмена (𝒓𝒔) для определения корреляции

между шкалами FAI и VASLife. Классификация корреляции была определена в соответствии с Дэвисом. В дальнейшем, на основе балла FAI каждого пациента, были созданы бивариантные контингентные таблицы, содержащие абсолютную частоту в каждой из возможных комбинаций категорий в следующих парах переменных: степень TMD против пола/диагноза; диагноз против уровней FAI для каждого из пунктов. Для оценки существования ассоциаций между этими переменными использовались непараметрический критерий хи-квадрат (𝝌^𝟐) и точный тест Фишера. В парах переменных, где была выявлена такая ассоциация, ее интенсивность измерялась коэффициентом V Крамера (𝝋𝑪). Для сравнения более чем двух групп использовался непараметрический тест Крускала-Уоллиса, а при наличии статистической значимости для парного сравнения использовался тест Манна-Уитни (W).

Наконец, степень, в которой FAI может быть хорошим инструментом для определения типа ТМД, была оценена с помощью логистических регрессионных моделей (ординарных и многономиальных). Чтобы избежать смещения, окончательная выборка (171 пациент) была разделена на два набора данных: один для обучения (корректировки) с 70% информации и другой для тестирования (валидации и предсказания) с оставшимися данными. Ответной переменной, рассматриваемой в логистических регрессионных моделях (ординарных и многономиальных), был тип ТМД, состоящий из взаимно исключающих классов (каждому пациенту присваивается только один класс), с следующим порядком, основанным на сложности типологии ТМД: MMD<AD<Both. Более того, независимыми переменными регрессионных моделей были: FAI, SEX, Age и VASLife. Рассматривались следующие модели: Модель 1: TMD ~ 𝜷𝟏𝑭𝑨𝑰 + 𝜺; Модель 2: TMD ~ 𝜷𝟏𝑭𝑨𝑰 + 𝜷𝟐𝑺𝑬𝑿 + 𝜺; Модель 3: TMD ~ 𝜷𝟏𝑭𝑨𝑰 + 𝜷𝟐𝑺𝑬𝑿 + 𝜷𝟑𝑨𝒈𝒆 + 𝜺; Модель 4: TMD ~ 𝜷𝟏𝑭𝑨𝑰 + 𝜷𝟐𝑺𝑬𝑿 + 𝜷𝟑𝑨𝒈𝒆+𝜷𝟒𝑽𝑨𝑺𝑳𝒊𝒇𝒆 + 𝜺. Для рассматриваемых моделей наличие мультиколлинеарности предикторов проверялось с помощью коэффициента инфляции дисперсии (VIF). На первом этапе рассматривались ординарные логистические регрессионные модели. Если предположение о пропорциональных рисках по Бранту не нарушается, выбирались ординарные логистические регрессионные модели, в противном случае принимались многономиальные логистические регрессионные модели. Для этого последнего класса моделей независимость неуместных альтернатив проверялась с помощью теста Хаусмана-МакФаддена (p-значения≈1). Модель, которая представила наименьшее значение критерия информации Акаике (AIC) и наибольшее значение псевдо R² Нагелкерке, была принята в качестве критерия выбора. Точность модели также была представлена, а также ее степень согласия, выраженная коэффициентом Каппа (Плохо<0.00; Незначительно:0.00-0.20; Удовлетворительно:0.21-0.40; Умеренно:0.41-0.60; Существенно:0.61-0.80; Почти идеально:0.81-1.00) и классифицирована в соответствии с Лэндисом и Кохом.

Уровень значимости был установлен на уровне 5%, и все статистические обработки и графическое представление были выполнены на языке программирования R.

Результаты

В исследование были включены 541 пациент (80% женщин) со средним возрастом 39.543±15.951 лет, которые ответили на анкету Фонсеки. Средний балл FAI составил 58.822±21.313. Сначала была проведена оценка частоты ответов и среднего балла по различным вопросам FAI. Вопросы 7, 6, 10 имели самый высокий средний балл по FAI, что отражает более высокую концентрацию ответов на последнем уровне шкалы (Да) (Рисунок 1). Напротив, вопросы с самым низким средним баллом были 1, 9 и 2 соответственно, что отражается в менее частых ответах на высший балл (Да) (Рисунок 1).

Во второй части исследования были включены 171 пациент с клиническим диагнозом (в возрасте от 18 до 90 лет). 30 пациентов были диагностированы с ММД, 33 с АД и 108 с обоими диагнозами. Средний возраст пациентов составил 38.444±16.172 лет, из которых 140 были женщинами (82%). Женщины имели более высокий средний возраст (39.200), чем мужчины (35.032), хотя без статистической значимости (Манн-Уитни (W) = 2513.500; p= 0.169).

Средний болевой эффект на жизнь пациентов (VASLife) составил 6.525 ±2.423, при этом у женщин средние значения были выше, чем у мужчин (6.781 против 5.433, W=2579.500, p= 0.003). Среднее значение глобального FAI составило 60.380 ± 21.337, при этом оно различалось между женщинами и мужчинами (62.071 против 52.742, соответственно, W=2744.500, p= 0.021).

Сначала был проведен анализ между двумя шкалами, VASLife и FAI. Была установлена умеренная положительная корреляция между двумя шкалами (𝑟𝑠=0.358; p<0.001), т.е. увеличение балла FAI сопровождается увеличением шкалы VASLife.

Затем была оценена связь между типом диагноза (MMD, AD, оба) и уровнем FAI (Нет, Иногда, Да). После проверки условий применимости теста Хи-квадрат (𝜒²), т.е. “ожидаемые значения e_ij > 1 и 80% e_ij > 5”, было установлено, что существует статистически значимая связь между этими переменными (𝜒² =46.413, df=4, p<0.001) (Таблица 1). Коэффициент V Крамера составил 0.116 и классифицируется как умеренный (𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% :[0.078;0.147]). Затем была проанализирована относительная частота диагноза по пунктам FAI на каждом уровне (Таблица S2). Эти результаты, похоже, указывают на то, что: a) при диагнозе MMD пункты с более высокой относительной частотой были пункты 4,5,6 и 8; b) диагнозы AD и оба показали более высокую относительную частоту по пунктам 6 и 7. Более того, оба (MMD+AD) диагноза показали самые высокие баллы FAI по сравнению с MMD и AD (критерий Хи-квадрат Крускала-Уоллиса = 16.734, df = 2, p<0.001; Оба против AD, p=0.001; и Оба против MMD, p=0.019) (Рисунок 2).

Аналогично, анализ был проведен с учетом пола и диагноза пациента с тяжестью FAI (нет тяжелой, легкой, умеренной, тяжелой). Поскольку условия применимости 𝜒² были нарушены, мы использовали точный тест Фишера, который, похоже, указывает на наличие статистически значимых взаимосвязей между этими парами переменных (p=0.050; p<0.001 соответственно, Таблица 2). Коэффициент V Крамера принял значения 0.208 ((𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% :[0.009;0.335])] и 0.245 ((𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% : [0.092;0.325])) классифицируя интенсивность как сильную и очень сильную.

Затем была проверена частотная распределение числа диагностированных случаев и балла FAI по типу ТМД в зависимости от пола (Рисунок 3A и B). В случае женщин наблюдается преобладание диагноза MMD+AD (Оба) (69%), в то время как у мужчин наиболее распространенным является AD (52%). На Рисунке 3B у женщин балл FAI был значительно выше при диагнозе Оба по сравнению с MMD (Критерий хи-квадрат Краскала-Уоллиса = 7.337, df = 2, p= 0.026; Оба против MMD, p=0.046), в то время как у мужчин этот профиль не был подтвержден, и нельзя сделать такой же вывод. Наконец, мы стремились оценить, в какой степени FAI может быть хорошим предиктором типа диагноза ТМД, используя модель порядковой логистической регрессии. После подтверждения отсутствия мультиколлинеарности в предикторах по VIF (FAI:1.174;SEX:1.070;AGE:1.028;VASLife:1.208), нулевая гипотеза пропорциональности рисков была отклонена в Моделях 1-4 (p-значения 0.051; 0.000; 0.011; 0.010 соответственно), что привело к подходу с использованием многочленной логистической регрессии. Предикторы AGE и VASLife не показали статистической значимости (Модель 3: AD:AGE p-значение=0.307; Оба:AGE p-значение=0.357; Модель 4: AD:AGE p-значение=0.305; Оба:AGE p-значение=0.337;AD:VASLife p-значение=0.783;

Оба: VASLife p-value=0.125) и выбор между Моделями 1 и 2 был сделан. Анализ таблицы девианта показал, что оба предиктора в моделях 1 и 2 статистически значимы (Модель 1: FAI, отношение правдоподобия 𝜒²=15.764, df=2, p-value=<0.001; Модель 2: FAI, отношение правдоподобия 𝜒² =12.132, df=2, p-value<0.001, SEX отношение правдоподобия 𝜒² =17.694, df=2, p-value=<0.001). Поскольку Модель 2 имеет более низкое значение AIC по сравнению с Моделью 1 (196.732 против 204.601) и более высокий псевдо Nagelkerke 𝑅² (0.301 против 0.213), была выбрана эта модель. Точность модели составляет 0.667 (𝐶𝐼₉₅%:[0.580, 0.754]) и уровень согласия, выраженный коэффициентом Каппа, составляет 0.230, что классифицируется как справедливое [14]. В тесте модели значение точности составило 0.629 (𝐶𝐼₉₅% :[0.449, 0.785]) с уровнем согласия Каппа 0.187. Рисунок 3C представляет собой скорректированную логистическую модель.

Скорректированная Модель 2 может быть выражена следующим набором уравнений:

Обсуждение

ТМД продолжают представлять собой клиническую проблему в диагностике из-за сложного вовлечения мышц и внутрисуставных структур. Таким образом, точная диагностика ТМД имеет решающее значение и была предметом множества исследований.

Классификация RDC/TMD продолжает быть самой широко используемой в клинической практике, значительно способствуя стандартизации диагностики. Однако на практическом уровне у нее есть недостатки в реализации, она требует много времени, сложна в сборе данных и требует обширного клинического опыта. С другой стороны, FAI является простым в реализации вопросником и полезным начальным инструментом для различения наличия ТМД и степени тяжести. Этот инструмент был предметом изучения в различных научных исследованиях. Однако точность FAI в различении возможного происхождения ТМД, мышечного или внутрисуставного, все еще неизвестна. Таким образом, целью данного исследования было определить поведение FAI в группе пациентов, диагностированных с различными ТМД.

Прежде всего, мы обнаружили, что элементы, относящиеся к кликам в ВНЧС (элемент 7), боли в области ВНЧС (элемент 6) и окружающим мышцам (элемент 3), являются одними из самых значительных факторов, способствующих более высоким значениям FAI. Действительно, боль, похоже, оказывает сильное влияние на FAI, что подтверждается умеренной корреляцией FAI с шкалой VASLife.

Интересно, что быть тревожным человеком также может быть решающим для высоких оценок FAI (элемент 10). С другой стороны, трудности с элементами, связанными с движениями нижней челюсти, как в боковом, так и в вертикальном направлениях, а также трудности с касанием зубов были наименее определяющими факторами (элементы 2, 9 и 1). Важно отметить, что также было показано, что более высокие оценки FAI коррелируют с более сложным диагнозом с одновременным наличием мышечных и внутрисуставных изменений (оба). На самом деле, возможно подтвердить большее количество умеренных и тяжелых случаев FAI, когда мышечные изменения подтверждаются одновременно с внутрисуставными нарушениями.

Интересно, что в диагнозе MMD была обнаружена закономерность более высокой относительной частоты в пунктах, связанных с болью (головная боль, боль в шее и боль в ВНЧС) и парафункциональными привычками (сжатие или скрежетание зубами). С другой стороны, в AD и Both была зафиксирована более высокая преобладающая доля положительных ответов на пункты, связанные с болью и шумом в области ВНЧС. Эти результаты показали изменение в более высокой относительной частоте пунктов FAI, когда присутствуют интраартикулярные нарушения. В то же время была продемонстрирована различная распределенность тяжести случаев у женщин и мужчин. У женщин MMD и MMD+AD были типами ТМД с наименьшими и наибольшими баллами FAI соответственно. Кроме того, было зафиксировано более высокое распределение случаев с обоими диагнозами у женщин. Эта тенденция не была одинаково продемонстрирована у мужчин. Предыдущие исследования показали, что женский пол имеет более высокую распространенность ТМД, около 80%. Хотя это не совсем точно, гормональный дисбаланс у женщин может быть связан с повышенной восприимчивостью к ТМД. Кроме этих данных, это исследование также показало, что существует растущая тенденция к более тяжелым случаям у женщин. Была проведена логистическая модель, и были сделаны следующие выводы: (i) существует более высокая вероятность того, что пациент будет диагностирован с MMD, хотя и низкая, с более низкими конечными баллами FAI; (ii) вероятность того, что пациент будет диагностирован с AD с низкими баллами FAI, значительно выше у мужчин по сравнению с женщинами, разница, которая ослабляется по мере увеличения баллов FAI; (iii) когда пациенту одновременно ставят диагнозы AD и MMD, баллы FAI показывают возрастающее поведение, которое идентично у обоих полов (параллельные линии).

Тем не менее, текущая модель с FAI в качестве предиктора показала точность <70%, что означает, что из каждых 100 диагнозов максимум 70 ожидается, что будут правильно классифицированы. В клиническом плане желательна более высокая точность. Кроме того, количество диагнозов между тремя группами имеет разные значения, причем MMD+AD (107) в три раза выше по сравнению с другими диагнозами (~30). В дополнение, количество окончательных диагнозов (171) составляет около 32% от общего числа записей (539). Авторы считают, что большее количество случаев с окончательным диагнозом может позволить лучше проиллюстрировать роль FAI в различении типологии заболеваний.

В заключение, FAI является важным инструментом в диагностике TMD, однако для более точного различения типа TMD требуется более сложная модель. В будущем ожидается, что будут внедрены другие дополнительные меры и шкалы для укрепления модели. Это исследование также продемонстрировало дифференцированное поведение FAI между двумя полами. Таким образом, клиницисты должны учитывать пол при использовании этого инструмента.

Авторы: Рикардо С. Жоао, Энрике Ж. Кардозо, Давид Санз, Давид Ф. Анджело

Ссылки:

1. Ли ДТС и Леунг YY. Височно-нижнечелюстные расстройства: современные концепции и споры в диагностике и лечении. Диагностика (Базель, Швейцария), 2021; 11(3): 459.10.3390/diagnostics11030459
2. Буэно CH, Перейра DD, Паттусси MP и др. Гендерные различия в височно-нижнечелюстных расстройствах в исследованиях взрослого населения: систематический обзор и мета-анализ. J Oral Rehabil, 2018; 45(9): 720-729.10.1111/joor.12661
3. Шарма S, Гупта DS, Паль US и др. Этиологические факторы расстройств височно-нижнечелюстного сустава. Национальный журнал челюстно-лицевой хирургии, 2011; 2(2): 116-119. 10.4103/0975-5950.94463
4. Шиффман E, Орбах R, Трулов E и др. Диагностические критерии для височно-нижнечелюстных расстройств (DC/TMD) для клинических и исследовательских приложений: рекомендации Международной сети консорциума RDC/TMD* и группы по интересам по орофациальной боли†. J Oral Facial Pain Headache, 2014; 28(1): 6-27. 10.11607/jop.1151
5. Бевилакуа-Гросси D, Шавес TC, де Оливейра AS и др. Анамнез, индекс тяжести и признаки и симптомы TMD. Cranio, 2006; 24(2): 112-8. 10.1179/crn.2006.018
6. Берни KC, Дибай-Фильо AV и Родригес-Бигатон D. Точность анамнестического индекса Фонсеки в идентификации миогенного височно-нижнечелюстного расстройства у женщин в сообществе. J Bodyw Mov Ther, 2015; 19(3): 404-9. 10.1016/j.jbmt.2014.08.001
7. Стасяк G, Мараччи LM, де Оливейра Шами V и др. Диагностика TMD: чувствительность и специфичность анамнестического индекса Фонсеки. CRANIO®, 2020: 1-5. 10.1080/08869634.2020.1839724
8. Санчез-Торрело CM, Загалаз-Анула N, Алонсо-Ройо R и др. Транс-культурная адаптация и валидация анамнестического индекса Фонсеки в испанской популяции с височно-нижнечелюстными расстройствами. Журнал клинической медицины, 2020; 9(10): 3230.
9. Кампос JA, Кarrasкоса AC, Бонафе FS и др. Тяжесть височно-нижнечелюстных расстройств у женщин: валидность и надежность анамнестического индекса Фонсеки. Braz Oral Res, 2014; 28: 16-21.10.1590/s1806-83242013005000026
10. Институт медицины (США) Совет по технологиям здравоохранения; Мостеллер F, Фалотико-Тейлор J, редакторы. Качество жизни и оценка технологий: монография Совета по технологиям здравоохранения. Вашингтон (округ Колумбия): Национальная академия наук (США); 1989. 6, Оценка качества жизни: меры и полезность. Доступно по адресу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK235120/.
11. Шиффман EL, Орбах R, Трулов EL и др. Исследовательские диагностические критерии для височно-нижнечелюстных расстройств. V: методы, используемые для установления и валидации пересмотренных диагностических алгоритмов оси I. J Orofac Pain, 2010; 24(1): 63-78.
12. Дэвис JA, Элементарный анализ опросов. 1971, Энглвуд Клифс, Нью-Джерси: Прентис-Холл. Хосмер DW и Лемешоу S, Прикладная логистическая регрессия. 2004: Уайли.
13. Лэндис JR и Кох GG. Измерение согласия наблюдателей для категориальных данных. Биометрика, 1977; 33(1): 159-74.
14. Команда R Core (2018). R: язык и среда для статистических вычислений. Фонд R для статистических вычислений V, Австрия. Доступно онлайн по адресу https://www.R-project.org/.
15. Акоглу H. Руководство пользователя по коэффициентам корреляции. Турецкий журнал неотложной медицины, 2018; 18(3): 91-93. 10.1016/j.tjem.2018.08.001
16. Шмиттер M, Ольманн B, Джон MT и др. Исследовательские диагностические критерии для височно-нижнечелюстных расстройств: исследование калибровки и надежности. CRANIO®, 2005; 23(3): 212-218.10.1179/crn.2005.030
17. Лук JO, Шиффман EL, Трулов EL и др. Надежность и валидность оси I Исследовательских диагностических критериев для височно-нижнечелюстных расстройств (RDC/TMD) с предложенными изменениями*. Журнал оральной реабилитации, 2010; 37(10): 744-759. https://doi.org/10.1111/j.1365-2842.2010.02121.x
18. Хасанаин F, Дерем Дж, Муфти A и др. Адаптация диагностических определений RDC/TMD к рутинной клинической практике: исследование осуществимости. Журнал стоматологии, 2009; 37(12): 955-962. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2009.08.001
19. Андерсон GC, Гонсалес YM, Орбах R и др. Исследовательские диагностические критерии для височно-нижнечелюстных расстройств. VI: будущие направления. Журнал орофациальной боли, 2010; 24(1): 79-88.
20. Джанал MN, Рафаэль KG, Наяк S и др. Распространенность миофасциального височно-нижнечелюстного расстройства у женщин в сообществе США. J Oral Rehabil, 2008; 35(11): 801-9. 10.1111/j.1365-2842.2008.01854.x
21. Бергер M, Салевски L, Бакальчук M и др. Связь между уровнями эстрогена и височно-нижнечелюстными расстройствами: систематический обзор литературы. Прzeglad menopauzalny = Обзор менопаузы, 2015; 14(4): 260-270. 10.5114/pm.2015.56538