Індекс анамнезу Фонсеки для скринінгу дисфункцій скронево-нижньощелепного суглоба - надійність у розрізненні м'язових та внутрішньосуглобових розладів.

Анотація

Передумови/ Мета: Індекс анамнезу Фонсеки (FAI) є простим і швидким опитуванням, яке використовується для скринінгу наявності та тяжкості дисфункцій скронево-нижньощелепного суглоба (TMD). Метою представленого дослідження було перевірити точність FAI для розрізнення різних типів TMD: внутрішньосуглобових (AD), дисфункції жувальних м'язів (MMD) або наявності обох типів.

Методи: Було оцінено наявність шаблону в FAI на основі частоти відповідей, що підтримується іншими змінними: стать, вік, медичний діагноз та Візуальна аналогова шкала якості життя, пов'язаної зі здоров'ям (VASLife). Для оцінки наявності асоціацій між цими змінними використовувалися непараметричний тест хі-квадрат (𝜒²) або точний тест Фішера. У парах змінних, де така асоціація була виявлена, її інтенсивність вимірювалася за допомогою коефіцієнта Крамера V. Прогнозування, чи може FAI бути хорошим інструментом для розрізнення типу TMD, оцінювалося за допомогою логістичних регресійних моделей (ординарних і багатономінальних).

Результати: Вищий бал FAI був пов'язаний з питаннями, що стосуються болю в скронево-нижньощелепному суглобі (СНЩС), клацання СНЩС та тривожності особи. Важкі випадки, класифіковані за FAI, корелюють з типологією обох (AD+MMD). Крім того, пацієнтки жінки продемонстрували більше помірних і важких випадків за FAI, а також корелювали з наявністю AD+MMD. Логістична модель показала низьку точність у розрізненні типології ТМД (~70%).

Висновок: FAI є хорошою початковою методологією в діагностиці ТМД, однак інтеграція в логістичну регресійну модель для розрізнення типології ТМД виявилася недостатньою. Очікується, що поєднання цього опитування з іншими результатами зробить модель більш точною.

Вступ

Скронево-нижньощелепні розлади (ТМД) є набором м'язово-скелетних та/або суглобових станів, які відповідно впливають на жувальну мускулатуру та/або комплекс скронево-нижньощелепного суглоба (СНЩС). ТМД є найпоширенішою недентальною причиною орофаціального болю і негативно впливають на повсякденне життя пацієнта.

Епідеміологічно відомо, що це захворювання вражає переважно жінок (70-85%) [2]. ТМД має багатофакторну етіологію і через свою складність представляє реальний виклик для клініцистів у плані правильного діагнозу. Два основні джерела болю в цій області пов'язані з внутрішньосуглобовими змінами або змінами жувальних м'язів. Насправді, діагноз ТМД в основному базується на симптомах пацієнта, таких як біль у щелепно-лицевому суглобі та навколишніх м'язах, труднощі з відкриттям рота та інші скарги, такі як наявність клацання в суглобі, неправильний прикус і головні болі. Клінічне спостереження оцінює різні параметри, такі як наявність запалення суглоба (синовіт), вимірювання відкриття рота та бічної рухливості щелепи, зубний прикус, наявність клацань і крепітації в суглобі та чутливість м'язів. Остаточний діагноз зазвичай ставиться з підтримкою медичної візуалізації, використовуючи комп'ютерну томографію (КТ), магнітно-резонансну томографію (МРТ) або малотравматичні діагностичні втручання.

Індекс анамнезу Фонсеки (FAI) - це опитувальник, що заповнюється пацієнтами з ТМД, який швидко та легко адмініструється, базується на ознаках і симптомах і містить 10 запитань, що використовуються в останні роки для класифікації тяжкості ТМД.

Остаточний бал, отриманий за результатами опитування, можна інтерпретувати за допомогою таблиці класифікації, яка присвоює кожній особі одну з чотирьох можливих категорій тяжкості: без ТМД (0≤FAI≤15 балів); легка ТМД (20≤FAI≤40 балів); помірна ТМД (45≤FAI≤65 балів) та важка ТМД (70≤FAI≤100 балів). Однак невідомо, чи може бал, отриманий за цим опитуванням, сприяти правильній діагностиці ТМД щодо трьох можливих типологій: суглобовий розлад (AD), розлад жувальних м'язів (MMD) або обидва. Метою цього дослідження є виявлення закономірностей у FAI, разом з характеристиками пацієнтів, що дозволяє оцінити надійність цього опитувальника як допомоги в клінічній діагностиці ТМД.

Методи

Дизайн дослідження

Було проведено ретроспективне дослідження в приватному медичному закладі в Португалії (Instituto Português da Face), яке включало пацієнтів, діагностованих з ТМД з січня 2019 року по березень 2022 року. Це дослідження було схвалене етичним комітетом Instituto Português da Face (IPF/08/22). Усі зареєстровані пацієнти надали свою письмову інформовану згоду відповідно до чинного законодавства. Критерії включення були: (1) вік >18 років; (2); повна відповідь на FAI; (3) клінічний діагноз ТМД. Критерії виключення включали: (1) історія травми обличчя або іншого орофаціального розладу; (2) серйозні медичні проблеми або порушена когнітивна здатність; (3) вагітні або жінки, які годують. Усі пацієнти були оглянуті одним і тим же лікарем. Інформація була зафіксована та збережена в базі даних (EUROTMJ). Конфіденційність інформації забезпечується через анонімність. Демографічні дані всіх пацієнтів, такі як: стать та вік, були зареєстровані. Як початковий діагноз наявності ТМД пацієнтам було запропоновано відповісти на FAI. Опросник був проведений португальською мовою, яка вже була валідована в літературі, а потім була перекладена англійською. FAI - це опитувальник шкали Лікер, що складається з 10 запитань з трьома пунктами/рівнями ("Ні", "Іноді", "Так") (Таблиця S1). У FAI відповіді оцінюються наступним чином: ні - 0 балів, іноді - 5 балів, так - 10 балів. Остаточний бал (0-100) класифікується за такими категоріями: немає ТМД (0≤FAI≤15 балів); легка ТМД (20≤FAI≤40 балів); помірна ТМД (45≤FAI≤65 балів) та важка ТМД (70≤FAI≤100 балів). Додатково, Візуальна аналогова шкала (VAS) використовувалася для оцінки якості життя, пов'язаної зі здоров'ям (VASLife) з питанням: “Якщо ви могли б оцінити вплив вашої проблеми з ТМЖ за шкалою від 0 до 10, де 0 означає відсутність впливу, а 10 - максимальний можливий вплив, якою була б ваша оцінка?”. Визначення типу темпоромандибулярного захворювання (ММД, АД, обидва) проводилося клініцистом шляхом медичної оцінки та МРТ для оцінки внутрішньосуглобових порушень. Для оцінки порушень ММД м'язова чутливість вимірювалася за допомогою класифікації 0-3, як визначено в Дослідницьких діагностичних критеріях для темпоромандибулярних розладів (RDC/TMD).

Статистичний аналіз

Початкова методологія полягала в ідентифікації наявності шаблону в FAI на основі частоти відповідей на кожному з трьох рівнів (Ні; Іноді; Так) у десяти питаннях (Таблиця S1). Цей аналіз був підтриманий описовим дослідженням наступних змінних: стать, вік, медичний діагноз та оцінка в VASLife. Середнє значення було представлене як міра розташування, супроводжуване його стандартним відхиленням (SD) у формі середнє±SD. Нормальність у розподілах FAI та VASLife (BevilaquaGrossi et al, 2006) була визначена. У зв'язку з відсутністю нормальності, коефіцієнт кореляції Спірмена (𝒓𝒔) був використаний для визначення кореляції

між шкалами FAI та VASLife. Класифікація кореляції була визначена відповідно до Девіса. Після цього, на основі оцінки FAI кожного пацієнта, були створені біваріантні контингентні таблиці, що містять абсолютну частоту в кожній з можливих комбінацій категорій у наступних парах змінних: тяжкість ТМД проти статі/діагнозу; діагноз проти рівнів FAI для кожного з пунктів. Для оцінки наявності асоціацій між цими змінними використовувалися непараметричний тест хі-квадрат (𝝌^𝟐) та точний тест Фішера. У парах змінних, де така асоціація була виявлена, її інтенсивність вимірювалася за допомогою коефіцієнта Крамера V (𝝋𝑪). Для порівняння більше ніж двох груп використовувався непараметричний тест Крускала-Уолліса, а коли була статистична значущість, тест Манна-Уїтні (W) використовувався для парного порівняння.

Нарешті, ступінь, до якого FAI може бути хорошим інструментом для розрізнення типу TMD, оцінювався за допомогою логістичних регресійних моделей (ординарних і багатонаціональних). Щоб уникнути упередженості, фінальна вибірка (171 пацієнт) була поділена на два набори даних: один для навчання (налаштування) з 70% інформації та інший для тестування (перевірки та прогнозування) з рештою. Відповідною змінною, що розглядалася в логістичних регресійних моделях (ординарних і багатонаціональних), був тип TMD, що складається з взаємно виключних класів (кожному пацієнту призначається лише один клас), з наступним порядком, заснованим на складності типології TMD: MMD<AD<Both. Крім того, незалежними змінними регресійних моделей були: FAI, SEX, Вік та VASLife. Розглядалися наступні моделі: 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 розглянутих моделей присутність мультиколінеарності предикторів перевірялася за допомогою Фактора Інфляції Дисперсії (VIF). На першому етапі розглядалися ординарні логістичні регресійні моделі. Якщо припущення пропорційних ризиків за Брантом не порушується, вибір здійснюється на користь ординарних логістичних регресійних моделей, в іншому випадку приймаються багатонаціональні логістичні регресійні моделі. Для цього останнього класу моделей незалежність нерелевантних альтернатив перевірялася за допомогою тесту Хаусмана-МакФаддена (p-значення≈1). Модель, яка продемонструвала найнижче значення Критерію Інформації Акаіке (AIC) та найвище значення псевдо R² Нагелкерке, була прийнята як критерій відбору. Точність моделі також була представлена, а також її ступінь узгодженості, виражена коефіцієнтом Каппа (Погано<0.00; Легко:0.00-0.20; Справедливо:0.21-0.40; Помірно:0.41-0.60; Значно:0.61-0.80; Майже ідеально:0.81-1.00) та класифікована відповідно до Ландіс і Кох.

Рівень значущості був встановлений на 5%, і всі статистичні обробки та графічне представлення були виконані мовою програмування R.

Результати

У дослідження було включено 541 пацієнта (80% жінок) зі середнім віком 39.543±15.951 років, які відповіли на анкету Фонсеки. Бал FAI становив 58.822±21.313. Спочатку була проведена оцінка частоти відповідей та середнього балу різних питань FAI. Питання 7, 6, 10 мали найвищий середній бал за FAI, що відображає вищу концентрацію відповідей на останньому рівні шкали (Так) (Рисунок 1). У протилежність цьому, питання з найнижчим середнім балом були 1, 9 та 2 відповідно, що відображено менш частими відповідями на найвищий бал (Так) (Рисунок 1).

У другій частині дослідження було включено 171 пацієнта з клінічним діагнозом (віком від 18 до 90 років). 30 пацієнтів були діагностовані з ММД, 33 з АД та 108 з обома. Пацієнти мали середній вік 38.444±16.172 років, з яких 140 були жінками (82%). Жінки мали вищий середній вік (39.200), ніж чоловіки (35.032), хоча без статистичної значущості (Манн-Уітні (W) = 2513.500; p= 0.169).

Середній вплив болю на життя пацієнтів (VASLife) становив 6.525 ±2.423, при цьому жінки мали вищі середні показники, ніж чоловіки (6.781 проти 5.433, W=2579.500, p= 0.003). Глобальний середній показник FAI становив 60.380 ± 21.337, який диференційно виражався між жінками та чоловіками (62.071 проти 52.742 відповідно, W=2744.500, p= 0.021).

Спочатку було проведено аналіз між двома шкалами, VASLife та FAI. Було підтверджено помірну позитивну кореляцію між цими двома шкалами (𝑟𝑠=0.358; p<0.001), тобто збільшення балу FAI супроводжується збільшенням шкали VASLife.

Потім було оцінено наявність асоціації між типом діагнозу (MMD, AD, обидва) та рівнем FAI (Ні, Іноді, Так). Після перевірки умов застосовності тесту хі-квадрат (𝜒²), тобто “очікувані значення e_ij > 1 та 80% e_ij > 5”, було визначено, що існує статистично значуща залежність між цими змінними (𝜒² =46.413, df=4, p<0.001) (Таблиця 1). Коефіцієнт Крамера V прийняв значення 0.116 і класифікується як помірний (𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% :[0.078;0.147]). Потім було проаналізовано відносну частоту діагнозу за пунктами FAI на кожному рівні (Таблиця S2). Ці результати, здається, вказують на те, що: a) при діагнозі MMD пункти з вищою відносною частотою були пункти 4,5,6 та 8; b) діагнози AD та обидва показали вищу відносну частоту в пунктах 6 та 7. Крім того, обидва (MMD+AD) діагнози показали найвищі бали FAI в порівнянні з MMD та AD (квадрат хі-квадрат Крускала-Уолліса = 16.734, df = 2, p<0.001; Обидва проти AD, p=0.001; та Обидва проти MMD, p=0.019) (Рисунок 2).

Аналогічно, аналіз проводився з урахуванням статі та діагнозу пацієнта з тяжкістю FAI (не важка, легка, помірна, важка). Оскільки умови застосовності 𝜒² були порушені, ми використали точний тест Фішера, який, здається, вказує на те, що існують статистично значущі зв'язки між цими парами змінних (p=0.050; p<0.001 відповідно, Таблиця 2). Коефіцієнт V Крамера приймав значення 0.208 ((𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% :[0.009;0.335])] та 0.245 ((𝐶𝐼^𝜑𝐶_95% : [0.092;0.325])) класифікуючи інтенсивність як сильну та дуже сильну.

Частотний розподіл кількості діагностованих випадків та оцінки FAI за типом ТМД відповідно до статі був перевірений (Рисунок 3A та B). У випадку жіночих пацієнтів спостерігається перевага діагнозу MMD+AD (Обидва) (69%), тоді як у протилежної статі найбільш поширеним є AD (52%). На Рисунку 3B у жінок оцінка FAI була значно вищою при діагнозі Обидва в порівнянні з MMD (критерій Крускала-Уолліса = 7.337, df = 2, p= 0.026; Обидва vs MMD, p=0.046), тоді як у чоловіків цей профіль не був підтверджений, і неможливо зробити таке ж висновок. Нарешті, ми прагнули оцінити, в якій мірі FAI може бути хорошим предиктором типу діагнозу ТМД, використовуючи модель порядкової логістичної регресії. Після підтвердження відсутності мультиколінеарності у предикторах за допомогою VIF (FAI:1.174;SEX:1.070;AGE:1.028;VASLife:1.208), нульова гіпотеза пропорційності ризиків була відхилена в Моделях 1-4 (p-значення 0.051; 0.000; 0.011; 0.010 відповідно), що призвело до підходу через багатонаціональну логістичну регресію. Предиктори ВІК та VASLife не показали жодної статистичної значущості (Модель 3: AD:AGE p-значення=0.307; Обидва:AGE p-значення=0.357; Модель 4: AD:AGE p-значення=0.305; Обидва:AGE p-значення=0.337;AD:VASLife p-значення=0.783;

Обидва: VASLife p-value=0.125) та вибір між Моделями 1 і 2 були зроблені. Аналіз таблиці девіації показав, що обидва предиктори в моделях 1 і 2 є статистично значущими (Модель 1: FAI, відношення правдоподібності 𝜒²=15.764, df=2, p-value=<0.001; Модель 2: FAI, відношення правдоподібності 𝜒² =12.132, df=2, p-value<0.001, SEX відношення правдоподібності 𝜒² =17.694, df=2, p-value=<0.001). Оскільки Модель 2 має нижче значення AIC відносно Моделі 1 (196.732 проти 204.601) і вищий псевдо Nagelkerke 𝑅² (0.301 проти 0.213), ця модель була обрана. Точність моделі становить 0.667 (𝐶𝐼₉₅%:[0.580, 0.754]) і рівень узгодженості, виражений коефіцієнтом Каппа, становить 0.230, що класифікується як справедливий [14]. У тесті моделі точність становила 0.629 (𝐶𝐼₉₅% :[0.449, 0.785]) з рівнем узгодженості Каппа 0.187. Рисунок 3C представляє скориговану логістичну модель.

Скориговану Модель 2 можна виразити наступним набором рівнянь:

Обговорення

ТМД продовжують залишатися клінічною проблемою в діагностиці через складне залучення м'язів та внутрішньосуглобових структур. Таким чином, точна діагностика ТМД є критично важливою і стала об'єктом великої кількості досліджень.

Класифікація RDC/TMD продовжує бути найширше використовуваною в клінічній практиці, значно сприяючи стандартизації діагностики. Однак на практичному рівні вона має недоліки в реалізації, займає багато часу, складна в зборі даних і вимагає значного клінічного досвіду. З іншого боку, FAI є простим опитувальником для впровадження і є корисним початковим інструментом для розрізнення наявності ТМД та ступеня тяжкості. Цей інструмент став об'єктом дослідження в різних наукових дослідженнях. Однак точність FAI у розрізненні можливого походження ТМД, м'язового чи внутрішньосуглобового, досі невідома. Таким чином, метою цього дослідження було визначити поведінку FAI у групі пацієнтів, діагностованих з різними ТМД.

Перш за все, ми виявили, що елементи, пов'язані з клацаннями в ТМЖ (елемент 7), болем в області ТМЖ (елемент 6) та навколишніми м'язами (елемент 3), є одними з найбільших чинників, що сприяють підвищеним значенням FAI. Дійсно, біль, здається, має сильний вплив на FAI, що підтверджується помірною кореляцією FAI з шкалою VASLife.

Цікаво, що бути тривожною людиною також може бути вирішальним для високих балів FAI (елемент 10). З іншого боку, труднощі в елементах, пов'язаних з рухами нижньої щелепи, як латерально, так і вертикально, а також труднощі в дотику до зубів були найменш визначальними факторами (елементи 2, 9 та 1). Важливо, що також було показано, що вищі бали FAI корелюють з більш складним діагнозом з одночасною наявністю м'язових та внутрішньосуглобових змін (обидва). Насправді, можливо перевірити більшу кількість помірних і важких випадків FAI, коли м'язові зміни перевіряються одночасно з внутрішньосуглобовими змінами.

Цікаво, що в діагностиці ММД було виявлено закономірність вищої відносної частоти в пунктах, пов'язаних з болем (головний біль, біль у шиї та біль у щелепно-лицевому суглобі) та парафункціональними звичками (стиснення або тертя). З іншого боку, в АД та обох діагнозах було підтверджено вищу переважно позитивну відповідь у пунктах, пов'язаних з болем та шумом у зоні щелепно-лицевого суглоба. Ці результати показали зміну у вищій відносній частоті пунктів FAI, коли присутні внутрішньосуглобові порушення. Водночас було продемонстровано різний розподіл тяжкості випадків у жінок і чоловіків. У жінок ММД та ММД+АД були типами ТМД з найнижчими та найвищими балами FAI відповідно. Крім того, було виявлено вищий розподіл випадків з обома діагнозами у жінок. Ця тенденція не була однаково продемонстрована у чоловіків. Попередні дослідження вказали, що жіноча стать має вищу поширеність ТМД, близько 80%. Хоча це не зовсім певно, гормональний дисбаланс у жінок може бути пов'язаний з підвищеною сприйнятливістю до ТМД. Окрім цих даних, це дослідження також показало, що існує зростаюча тенденція до більш тяжких випадків у жінок. Було проведено логістичну модель, і були зроблені наступні висновки: (i) існує вища ймовірність того, що пацієнт буде діагностований з ММД, хоча й низька, має нижчі фінальні бали FAI; (ii) ймовірність того, що пацієнт буде діагностований з АД з низькими балами FAI значно вища у чоловіків порівняно з жінками, різниця, яка зменшується з підвищенням балів FAI; (iii) коли пацієнт діагностується з обома АД та ММД одночасно, бали FAI показують зростаючу поведінку, яка є ідентичною для обох статей (паралельні лінії).

Однак, поточна модель з FAI як предиктором показала точність <70%, що означає, що з кожних 100 діагнозів, максимум 70 очікується, що будуть правильно класифіковані. У клінічних термінах бажана вища точність. Крім того, кількість діагнозів між трьома групами має різні значення, при цьому MMD+AD (107) в три рази перевищує інші діагнози (~30). Крім того, кількість фінальних діагнозів (171) становить близько 32% від загальної кількості записів (539). Автори вважають, що більша кількість випадків з фінальним діагнозом може дозволити краще проілюструвати роль FAI у відмінності типології захворювання.

На завершення, FAI є важливим інструментом у діагностиці TMD, однак потрібна більш складна модель, щоб точніше розрізняти тип TMD. У майбутньому очікується, що будуть включені інші додаткові заходи та шкали для зміцнення моделі. Це дослідження також продемонструвало диференційовану поведінку FAI між двома статями. Таким чином, клініцисти повинні враховувати стать при використанні цього інструменту.

Автори: Рікардо С. Жоао, Генрік Дж. Кардозо, Девід Санз, Девід Ф. Ангело

Посилання:

1. Лі ДТС і Леунг ЙЙ. Темпоромандибулярні розлади: сучасні концепції та суперечки в діагностиці та управлінні. Діагностика (Базель, Швейцарія), 2021; 11(3): 459.10.3390/diagnostics11030459
2. Буено ЧХ, Перейра ДД, Паттуссі МП та ін. Гендерні відмінності в темпоромандибулярних розладах у дорослих популяційних дослідженнях: систематичний огляд і мета-аналіз. J Oral Rehabil, 2018; 45(9): 720-729.10.1111/joor.12661
3. Шарма С, Гупта ДС, Паль УС та ін. Етіологічні фактори темпоромандибулярних суглобових розладів. Національний журнал щелепно-лицевої хірургії, 2011; 2(2): 116-119. 10.4103/0975-5950.94463
4. Шиффман Е, Орбах Р, Трулов Е та ін. Діагностичні критерії для темпоромандибулярних розладів (DC/TMD) для клінічних і дослідницьких застосувань: рекомендації Міжнародної мережі консорціуму RDC/TMD* та групи спеціальних інтересів з орофаціального болю†. J Oral Facial Pain Headache, 2014; 28(1): 6-27. 10.11607/jop.1151
5. Бевілакуа-Гроссі Д, Чавес ТС, де Олівейра АС та ін. Анкета анамнезу: тяжкість та ознаки і симптоми TMD. Cranio, 2006; 24(2): 112-8. 10.1179/crn.2006.018
6. Берні КС, Дібай-Фільйо АВ і Родрігес-Бігатон Д. Точність анамнестичного індексу Фонсеки в ідентифікації міогенного темпоромандибулярного розладу у випадках жінок з громади. J Bodyw Mov Ther, 2015; 19(3): 404-9. 10.1016/j.jbmt.2014.08.001
7. Стасяк Г, Мараччі ЛМ, де Олівейра Чамі В та ін. Діагностика TMD: чутливість і специфічність анамнестичного індексу Фонсеки. CRANIO®, 2020: 1-5. 10.1080/08869634.2020.1839724
8. Санчез-Торрело КМ, Загалас-Анула Н, Алонсо-Ройо Р та ін. Транс-культурна адаптація та валідація анамнестичного індексу Фонсеки в іспанській популяції з темпоромандибулярними розладами. Журнал клінічної медицини, 2020; 9(10): 3230.
9. Кампос ЯА, Карраскоса АС, Бонафе ФС та ін. Тяжкість темпоромандибулярних розладів у жінок: валідність і надійність анамнестичного індексу Фонсеки. Braz Oral Res, 2014; 28: 16-21.10.1590/s1806-83242013005000026
10. Інститут медицини (США) Рада з технологій охорони здоров'я; Мостеллер Ф, Фалотіко-Тейлор Дж, редактори. Якість життя та оцінка технологій: монографія Ради з технологій охорони здоров'я. Вашингтон (DC): Національна академія наук (США); 1989. 6, Оцінка якості життя: заходи та корисність. Доступно з: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK235120/.
11. Шиффман ЕЛ, Орбах Р, Трулов ЕЛ та ін. Дослідницькі діагностичні критерії для темпоромандибулярних розладів. V: методи, що використовуються для встановлення та валідації переглянутого діагностичного алгоритму осі I. J Orofac Pain, 2010; 24(1): 63-78.
12. Девіс ДжА, Основний аналіз опитування. 1971, Енглвуд Кліффс, Н.J.: Прентіс-Хол. Хосмер ДВ і Лемешоу С, Прикладна логістична регресія. 2004: Вайлі.
13. Лендис ДжР і Кох ГГ. Вимірювання угоди спостерігачів для категоричних даних. Біометрія, 1977; 33(1): 159-74.
14. Команда R (2018). R: мова та середовище для статистичних обчислень. Фонд R для статистичних обчислень V, Австрія. Доступно онлайн на https://www.R-project.org/.
15. Акоглу Х. Посібник користувача з коефіцієнтів кореляції. Турецький журнал невідкладної медицини, 2018; 18(3): 91-93. 10.1016/j.tjem.2018.08.001
16. Шміттер М, Ольман Б, Джон МТ та ін. Дослідницькі діагностичні критерії для темпоромандибулярних розладів: дослідження калібрування та надійності. CRANIO®, 2005; 23(3): 212-218.10.1179/crn.2005.030
17. Лук ДжО, Шиффман ЕЛ, Трулов ЕЛ та ін. Надійність і валідність осі I дослідницьких діагностичних критеріїв для темпоромандибулярних розладів (RDC/TMD) з запропонованими змінами*. Журнал оральної реабілітації, 2010; 37(10): 744-759. https://doi.org/10.1111/j.1365-2842.2010.02121.x
18. Хасанайн Ф, Дерем Дж, Муфті А та ін. Адаптація діагностичних визначень RDC/TMD до рутинної клінічної практики: дослідження можливості. Журнал стоматології, 2009; 37(12): 955-962. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2009.08.001
19. Андерсон ГС, Гонсалес ЙМ, Орбах Р та ін. Дослідницькі діагностичні критерії для темпоромандибулярних розладів. VI: майбутні напрямки. Журнал орофаціального болю, 2010; 24(1): 79-88.
20. Джанал МН, Рафаель КГ, Наяк С та ін. Поширеність міофасціального темпоромандибулярного розладу у жінок громади США. J Oral Rehabil, 2008; 35(11): 801-9. 10.1111/j.1365-2842.2008.01854.x
21. Бергер М, Салевський Л, Бакальчук М та ін. Асоціація між рівнями естрогену та темпоромандибулярними розладами: систематичний огляд літератури. Прегляд менопаузи = Огляд менопаузи, 2015; 14(4): 260-270. 10.5114/pm.2015.56538