. Para a coleta de dados foram utilizados os seguintes instrumentos: RDC/TMD Eixo I, para avaliação clínica e classificação da DTM, Eixo II, para avaliação psicossocial, e os questionários específicos para avaliação da qualidade de vida relacionada à saúde bucal: Impacto da Saúde Bucal nas Atividades Diárias e Perfil do Impacto na Saúde Bucal-14, considerados padrões-ouro. A validação consistiu na avaliação da consistência interna pelo teste de confiabilidade alfa Cronbach, confiabilidade e reprodutibilidade estimadas pela estatística Kappa e correlação de Spearman e validação concorrente, mediante correlação de Spearman. A versão em português do questionário Eixo II do RDC/TMD foi considerada consistente (α Cronbach = 0,72), reprodutível (valores de Kappa entre 0,73 e 0,91; p < 0,01) e válida (p < 0,01). Conclui-se que o instrumento em estudo mostrou-se reprodutível e válido para a população brasileira, possibilitando, assim, a inclusão do Brasil em estudos epidemiológicos transculturais em disfunção temporomandibular. DESCRITORES: Transtornos da articulação temporomandibular; Estudos de validação; Perfil de impacto da doença.

A radioterapia em região de cabeça e pescoço provoca inúmeras sequelas ao paciente irradiado, afetando o sistema estomatognático e com repercussões sistêmicas importantes. As sequelas da radiação ionizante podem ser extensas e, algumas vezes, permanentes, em especial nas glândulas salivares e no tecido ósseo. É relevante que o cirurgião dentista tenha conhecimento das reações adversas e das formas adequadas de prevenção e tratamento para amenizar o desconforto e melhorar a condição de vida do paciente irradiado. Portanto, a conscientização e motivação deste paciente, com a promoção de saúde oral através da adequação do meio bucal e orientações sobre ações preventivas, são essenciais para se obter o melhor prognóstico.

A Multiregression Dynamic Model (MDM) is a class of multivariate time series that represents various dynamic causal processes in a graphical way. One of the advantages of this class is that, in contrast to many other Dynamic Bayesian Networks, the hypothesised relationships accommodate conditional conjugate inference. We demonstrate for the first time how straightforward it is to search over all possible connectivity networks with dynamically changing intensity of transmission to find the Maximum a Posteriori Probability (MAP) model within this class. This search method is made feasible by using a novel application of an Integer Programming algorithm. The efficacy of applying this particular class of dynamic models to this domain is shown and more specifically the computational efficiency of a corresponding search of 11-node Directed Acyclic Graph (DAG) model space. We proceed to show how diagnostic methods, analogous to those defined for static Bayesian Networks, can be used to suggest embellishment of the model class to extend the process of model selection. All methods are illustrated using simulated and real resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data

These results indicate that the identification and characterisation of low molecular weight salivary proteins in BMS may be important in understanding BMS pathogenesis, thus contributing to its diagnosis and treatment.