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Métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para investigar el síndrome metabólico en trastornos temporomandibulares: un estudio a nivel nacional

Autores: Chweidan, Harry; Rudyuk, Nikolay; Tzur, Dorit; Goldstein, Chen; Almoznino, Galit

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para investigar el síndrome metabólico en trastornos temporomandibulares: un estudio a nivel nacional


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Asociaciones
Trastornos temporomandibulares
Síndrome metabólico
Componentes
Consecuencias
Anemia

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El objetivo de este estudio fue analizar las asociaciones entre los trastornos temporomandibulares (TTM) y los componentes del síndrome metabólico (MetS), sus consecuencias y condiciones relacionadas.

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