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Difference between revisions of "The logic of probabilistic language/es"

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En este capítulo, discutiremos la lógica del lenguaje junto con la probabilidad matemática.. Hemos visto que [[The logic of classical language|lógica clásica]] por sí sola es insuficiente para determinar diagnósticos precisos; por lo tanto, se ofrece una descripción general conceptual y formal de por qué la probabilidad puede ser muy útil.. Incluyendo ilustraciones de casos de casos clínicos, veremos cómo la lógica del lenguaje probabilístico es capaz de proporcionarnos un diagnóstico diferencial de una manera "suficientemente buena"..  
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En este capítulo, discutiremos la lógica del lenguaje junto con la probabilidad matemática.. Hemos visto que [[The logic of classical language|lógica clásica]] por sí sola es insuficiente para determinar diagnósticos precisos; por lo tanto, se ofrece una descripción general conceptual y formal de por qué la probabilidad puede ser muy útil.. Incluyendo ilustraciones de casos de casos clínicos, veremos cómo la lógica del lenguaje probabilístico es capaz de ofrecernos un diagnóstico diferencial de una manera "suficientemente buena"..  
  
 
La conclusión es que es posible demostrar que, incluso con la sola adición del razonamiento probabilístico, no es posible determinar diagnósticos exactos, por lo que se buscan otros enriquecimientos para nuestro lenguaje..  
 
La conclusión es que es posible demostrar que, incluso con la sola adición del razonamiento probabilístico, no es posible determinar diagnósticos exactos, por lo que se buscan otros enriquecimientos para nuestro lenguaje..  
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==Lógica probabilística del lenguaje en medicina==
 
==Lógica probabilística del lenguaje en medicina==
  
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Toda idea científica (ya sea en medicina, arquitectura, ingeniería, química o cualquier otra materia), cuando se pone en práctica, está sujeta a pequeños errores e incertidumbres.. Las matemáticas, a través de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística, ayudan a controlar con precisión y, por lo tanto, a contener estas incertidumbres.. Siempre hay que tener en cuenta que en todos los casos prácticos "los resultados también dependen de muchos otros factores externos a la teoría", ya sean condiciones iniciales y ambientales, errores experimentales u otra cosa..  
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Cada idea científica (ya sea en medicina, arquitectura, ingeniería, química o cualquier otra materia), cuando se pone en práctica, está sujeta a pequeños errores e incertidumbres.. Las matemáticas - a través de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística - ayudan a controlar con precisión y, por lo tanto, a contener estas incertidumbres.. Siempre hay que tener en cuenta que en todos los casos prácticos "los resultados también dependen de muchos otros factores externos a la teoría", ya sean condiciones iniciales y ambientales, errores experimentales u otra cosa..  
  
 
Todas las incertidumbres sobre estos factores hacen que la relación teoría-observación sea probabilística. En el enfoque médico, hay dos tipos de incertidumbre que más pesan en los diagnósticos: la incertidumbre subjetiva y la casualidad..<ref>{{Cite book  
 
Todas las incertidumbres sobre estos factores hacen que la relación teoría-observación sea probabilística. En el enfoque médico, hay dos tipos de incertidumbre que más pesan en los diagnósticos: la incertidumbre subjetiva y la casualidad..<ref>{{Cite book  
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Por lo tanto, en este escenario resulta esencial distinguir entre estas dos incertidumbres y mostrar que el concepto de probabilidad tiene significados diferentes en estos dos contextos..  
 
Por lo tanto, en este escenario resulta esencial distinguir entre estas dos incertidumbres y mostrar que el concepto de probabilidad tiene significados diferentes en estos dos contextos..  
  
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Intentaremos exponer estos conceptos vinculando cada paso crucial con el enfoque clínico que se ha informado en los capítulos anteriores y, en particular, el enfoque en el contexto dental y neurológico en la lucha por la primacía del diagnóstico para nuestra querida Mary Poppins..
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Intentaremos exponer estos conceptos vinculando cada paso crucial con el acercamiento clínico que se ha informado en los capítulos anteriores y, en particular, el acercamiento en el contexto dental y neurológico en la lucha por la primacía del diagnóstico para nuestra querida Mary Poppins..
  
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==Incertidumbre subjetiva y siniestro==
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==Incertidumbre subjetiva y aleatoriedad==
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Imaginemos preguntarle a Mary Poppins cuál de los dos colegas médicos - el dentista o el neurólogo - tiene razón..  
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Imaginemos preguntarle a Mary Poppins cuál de los dos colegas médicos — el dentista o el neurólogo — tiene razón..  
  
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La pregunta crearía una especie de agitación basada en la incertidumbre interior; por tanto, las nociones de certeza e incertidumbre se refieren a estados epistémicos subjetivos del ser humano y no a estados del mundo externo, porque no hay certeza ni incertidumbre en ese mundo. En este sentido, como hemos mencionado, hay un mundo interior y un mundo fuera de nosotros que ambos no responden a cánones de incertidumbre, pero sí de probabilidad.  
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La pregunta crearía una especie de agitación basada en la incertidumbre interior; entonces, las nociones de certeza e incertidumbre se refieren a estados epistémicos subjetivos del ser humano y no a estados del mundo externo, porque no hay certeza ni incertidumbre en ese mundo. En este sentido, como hemos mencionado, hay un mundo interior y un mundo fuera de nosotros que ambos no responden a cánones de incertidumbre, pero sí de probabilidad.  
  
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Mary Poppins puede estar subjetivamente segura o insegura de si sufre de TMD o una forma neuropática o neuromuscular de OP: esto porque la "incertidumbre" es un estado epistémico subjetivo por debajo del umbral del conocimiento y la creencia; de ahí el término.  
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Mary Poppins puede estar subjetivamente segura o insegura de si sufre de TMD o de una forma neuropática o neuromuscular de OP: esto porque la "incertidumbre" es un estado epistémico subjetivo por debajo del umbral del conocimiento y la creencia; de ahí el término.  
  
 
====Incertidumbre subjetiva====
 
====Incertidumbre subjetiva====
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*‘Subjetivo’ indica que la evaluación de la probabilidad depende del estado de la información de la persona que la realiza.
 
*‘Subjetivo’ indica que la evaluación de la probabilidad depende del estado de la información de la persona que la realiza.
  
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*‘Subjetivo’ does not mean arbitrary.
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*‘Subjetivo’ No significa arbitrario.
  
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The so-called ‘objectivity’, as perceived by those outside scientific research, is defined when a community of rational beings shares the same state of information. But even in this case, one should speak more properly of ‘intersubjectivity’ (i.e. the sharing, by a group, of subjective opinions).  
+
La así llamada "objetividad", tal como la perciben quienes están fuera de la investigación científica, se define cuando una comunidad de seres racionales comparte el mismo estado de información. Pero incluso en este caso, se debería hablar más propiamente de "intersubjetividad" (es decir, el intercambio, por un grupo, de opiniones subjetivas).  
  
−
In clinical cases — precisely because patients rarely possess advanced notions of medicine — subjective uncertainty must be considered. Living with uncertainty requires us to use a probabilistic approach.
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En los casos clínicos — precisamente porque los pacientes rara vez poseen nociones avanzadas de medicina — debe tenerse en cuenta la incertidumbre subjetiva. Vivir con incertidumbre requiere que usemos un acercamiento probabilístico.
  
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======Casuality======
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======Casualidad======
  
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The casuality indicates the lack of a certain connection between cause and effect. The uncertainty of a close union between the source and the phenomenon is among the most adverse problems in determining a diagnosis.  
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La casualidad indica la falta de una cierta conexión entre causa y efecto. La incertidumbre de una estrecha unión entre la fuente y el fenómeno es uno de los problemas más adversos para determinar un diagnóstico.  
  
−
In a clinical case a phenomenon <math>A(x)</math> (such as for example a malocclusion, a crossbite, an openbite, etc ...) is randomly associated with another phenomenon <math>B(x)</math> (such as TMJ bone degeneration); when there are exceptions for which the logical proposition <math>A(x) \rightarrow B(x)</math> it's not always true (but it is most of the time), we will say that the relation <math>A(x) \rightarrow B(x)</math> is not always true but it is probable.
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En un caso clínico, un fenómeno <math>A(x)</math> (como por ejemplo una maloclusión, una mordida cruzada, una mordida abierta, etc.) se asocia aleatoriamente con otro fenómeno <math>B(x)</math> (como la degeneración ósea de la ATM); cuando hay excepciones para las cuales la proposición lógica <math>A(x) \rightarrow B(x)</math> no siempre es cierta (pero lo es la mayor parte del tiempo), diremos que la relación <math>A(x) \rightarrow B(x)</math> no siempre es cierto pero es probable.
  
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{{q2|We are moving from a deterministic condition to a stochastic one.|}}
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{{q2|Estamos pasando de una condición determinista a una estocástica.|}}
  
−
==Subjective and objective probability==
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==Probabilidad subjetiva y objetiva==
  
−
In this chapter, some topics already treated in the fantastic book by Kazem Sadegh-Zadeh<ref>{{cita libro
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En este capítulo, algunos temas ya tratados en el fantástico libro de Kazem Sadegh-Zadeh<ref>{{cita libro
 
|autore=Sadegh-Zadeh Kazem
 
|autore=Sadegh-Zadeh Kazem
 
|titolo=Handbook of Analytic Philosophy of Medicine
 
|titolo=Handbook of Analytic Philosophy of Medicine
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|DOI=10.1007/978-94-007-2260-6
 
|DOI=10.1007/978-94-007-2260-6
 
|OCLC=
 
|OCLC=
−
}}.</ref>, who tackles the problem of the logic of medical language, are taken up again and we reshape their content by referring them to our clinical case of Mary Poppins, to keep our understanding closer to dental contexts.
+
}}.</ref>, que aborda el problema de la lógica del lenguaje médico, son retomados y remodelamos sus contenidos remitiéndolos a nuestro caso clínico de Mary Poppins, para acercar nuestra comprensión a los contextos dentales.
  
−
Random and subjectively uncertain events are said to be probable; consequently, casuality and uncertainty are treated as qualitative, comparative or quantitative probabilities.
+
Se dice que los sucesos aleatorios y subjetivamente inciertos son probables; en consecuencia, la casualidad y la incertidumbre se tratan como probabilidades cualitativas, comparativas o cuantitativas.
  
−
To clarify this concept, let us go back to the example of Mary Poppins. A doctor, having heard her symptoms will be able to say that:
+
Para aclarar este concepto, volvamos al ejemplo de Mary Poppins. Un médico, habiendo escuchado sus síntomas, podrá decir que:
  
−
#Mary Poppins is probably suffering from TMDs (qualitative term).
+
#Mary Poppins probablemente sufre de TMD (término cualitativo).
−
#Mary Poppins is more likely to have TMDs than neuropathic OP (comparative term: number of diagnosed cases of TMDs versus <sub>n</sub>OP.
+
#Mary Poppins tiene más probabilidades de tener TMD que OP neuropático (término comparativo: número de casos diagnosticados de TMD versus <sub>n</sub> OP.
−
#The probability that Mary Poppins has TMDs is 0.15 (quantitative term, relative to the population).
+
#La probabilidad de que Mary Poppins tenga TMD es de 0,15 (término cuantitativo, relativo a la población).
  
−
===Subjective probability===
+
===Probabilidad subjetiva===
  
−
In a context of human subjective uncertainty, the probabilistic, qualitative, comparative and/or quantitative data can be interpreted as a measure of subjective uncertainty by the clinician, in order to make the 'states of conviction' numerically representable.
+
En un contexto de incertidumbre subjetiva humana, los datos probabilísticos, cualitativos, comparativos y/o cuantitativos pueden ser interpretados por el médico como una medida de incertidumbre subjetiva, con el fin de hacer que los 'estados de convicción' sean numéricamente representables..
  
−
For example, saying that "the probability that Mary Poppins is affected by TMDs is 0.15 of the cases" is the same as saying "in the measure of 15%, I believe that Mary Poppins is affected by TMDs"; which means that the degree of conviction is the degree of subjective probability.
+
Por ejemplo, decir que "la probabilidad de que Mary Poppins se vea afectada por TMD es de 0,15 de los casos" es lo mismo que decir "en la medida del 15%, creo que Mary Poppins está afectada por TMD"; lo que significa que el grado de convicción es el grado de probabilidad subjetiva.
  
−
===Objective probability===
+
===Probabilidad objetiva===
  
−
On the other hand, events and random processes cannot be described by deterministic processes in the form 'if A then B'. Statistics are used to quantify the frequency of association between A and B and to represent the relationships between them as a degree of probability that introduces the degree of objective probability.  
+
Por otro lado, los eventos y los procesos aleatorios no pueden describirse mediante procesos deterministas en la forma "si A entonces B". Las estadísticas se utilizan para cuantificar la frecuencia de asociación entre A y B y para representar las relaciones entre ellos como un grado de probabilidad que introduce el grado de probabilidad objetiva.  
  
−
In the wake of the growing probabilization of uncertainty and randomness in medicine since the eighteenth century, the term "probability" has become a respected element of medical language, methodology and epistemology.
+
A raíz de la creciente probabilización de la incertidumbre y la aleatoriedad en la medicina desde el siglo XVIII, el término "probabilidad" se ha convertido en un elemento respetado del lenguaje, la metodología y la epistemología médicos.
  
−
Unfortunately, the two types of probability, the subjective probability and the objective one, are not accurately differentiated in medicine, and the same happens in other disciplines too. The fundamental fact remains that the most important meaning that probability theory has generated in medicine, particularly in the concepts of probability in aetiology, epidemiology, diagnostics and therapy, is its contribution to our understanding and representation of biological casuality.
+
Desafortunadamente, los dos tipos de probabilidad, la probabilidad subjetiva y la objetiva, no se diferencian con precisión en la medicina, y lo mismo ocurre también en otras disciplinas. El hecho fundamental sigue siendo que el significado más importante que la teoría de la probabilidad ha generado en la medicina, particularmente en los conceptos de probabilidad en etiología, epidemiología, diagnóstico y terapia, es su contribución a nuestra comprensión y representación de la casualidad biológica.
  
−
==Probabilistic-causal analysis==
+
==Análisis probabilístico-causal==
−
From these premises it is clear that the clinical diagnosis is made using the so-called hypothetical-deductive method referred to as DN<ref name=":1">{{Cite book  
+
A partir de estas premisas se desprende que el diagnóstico clínico se realiza mediante el llamado método hipotético-deductivo denominado DN<ref name=":1">{{Cite book  
 
  | autore = Sarkar S
 
  | autore = Sarkar S
 
  | titolo = Nagel on Reduction
 
  | titolo = Nagel on Reduction
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  | LCCN =  
 
  | LCCN =  
 
  | OCLC =  
 
  | OCLC =  
−
  }}</ref> ([https://en.wikipedia.org/wiki/Deductive-nomological_model deductive-nomological model]<ref>''DN model of scientific explanation'', also known as ''Hempel's model'', ''Hempel–Oppenheim model'', ''Popper–Hempel model'', or ''covering law model''</ref>). But this is not realistic, since the medical knowledge used in clinical decision-making hardly contains causal deterministic laws to allow causal explanations and, hence, to formulate clinical diagnoses, among other things in the specialist context. Let us try to analyse again the case of our Mary Poppins, this time trying a probabilistic-causal approach.
+
  }}</ref> ([https://en.wikipedia.org/wiki/Deductive-nomological_model deductive-nomological model]<ref>''Modelo DN de explicación científica'', también conocido como ''Modelo de Hempel'', ''Hempel–Oppenheim model'', ''Popper–Hempel model'', o ''modelo de ley de cobertura''</ref>). Pero esto no es realista, ya que el conocimiento médico utilizado en la toma de decisiones clínicas difícilmente contiene leyes deterministas causales que permitan explicaciones causales y, por ende, formular diagnósticos clínicos, entre otras cosas en el contexto de especialistas. Intentemos analizar nuevamente el caso de nuestras Mary Poppins, esta vez con un enfoque probabilístico-causal.
  
−
Let us consider a number <math>n</math> of individuals including people who report Orofacial Pain who generally have bone degeneration of the Temporomandibular Joint. However, there may also be other apparently unrelated causes. We must mathematically translate the 'relevance' that these causal uncertainties have in determining a diagnosis.
+
Consideremos un número <math>n</math> de personas, incluidas las personas que informan de dolor orofacial que generalmente tienen degeneración ósea de la articulación temporomandibular. Sin embargo, también puede haber otras causas aparentemente no relacionadas. Debemos traducir matemáticamente la "relevancia" que tienen estas incertidumbres causales a la hora de determinar un diagnóstico.
  
−
===The casual relevance===
+
===La relevancia casual===
−
To do this we consider the degree of causal relevance <math>(cr)</math> of an event <math>E_1</math> with respect to an event <math>E_2</math> where:
+
Para hacer esto, consideramos el grado de relevancia causal <math>(cr)</math> de un evento <math>E_1</math> con respecto a un evento <math>E_2</math> donde:
  
−
*<math>E_1</math> = patients with bone degeneration of the temporomandibular joint.
+
*<math>E_1</math> = pacientes con degeneración ósea de la articulación temporomandibular.
  
−
*<math>E_2</math> = patients reporting orofacial pain.
+
*<math>E_2</math> = pacientes que informan dolor orofacial.
  
−
*<math>E_3</math> = patients without bone degeneration of the temporomandibular joint.
+
*<math>E_3</math> = pacientes sin degeneración ósea de la articulación temporomandibular.
  
−
We will use the conditional probability <math>P(A \mid B)</math>, that is the probability that the <math>A</math> event occurs only after the event <math>B</math> has already occurred.
+
Usaremos la probabilidad condicional <math>P(A \mid B)</math>, que es la probabilidad de que el evento <math>A</math> ocurra solo después de que el evento <math>B</math> haya ya ocurrió.
  
−
With these premises the causal relevance <math>cr</math> of the sample <math>n</math> of patients is:
+
Con estas premisas la relevancia causal <math>cr</math> de la muestra <math>n</math> de pacientes es:
  
 
<math>cr=P(E_2 \mid E_1)- P(E_2 \mid E_3)</math>
 
<math>cr=P(E_2 \mid E_1)- P(E_2 \mid E_3)</math>
  
−
where
+
dónde
−
:<math>P(E_2 \mid E_1)</math> indicates the probability that some people (among <math>n</math> taken into consideration) suffer from Orofacial Pain caused by bone degeneration of the Temporomandibular Joint,
 
  
−
while
+
:<math>P(E_2 \mid E_1)</math> indica la probabilidad de que algunas personas (entre <math>n</math> consideradas) sufran dolor orofacial causado por la degeneración ósea de la articulación temporomandibular,
−
:<math>P(E_2 \mid E_3)</math> indicates the probability that other people (always among <math>n</math> taken into consideration) suffer from Orofacial Pain conditioned by something other than bone degeneration of the Temporomandibular Joint.
 
  
−
Since all probability suggest that <math>P(A \mid B)</math> is a value between <math>0 </math> and <math>1 </math>, the parameter <math>(cr)</math> will be a number that is between <math>-1 </math> and <math>1 </math>.
+
mientras
  
−
The meanings that we can give to this number are as follows:  
+
:<math>P(E_2 \mid E_3)</math> indica la probabilidad de que otras personas (siempre entre <math>n</math> consideradas) sufran de Dolor Orofacial condicionado por algo diferente a la degeneración ósea de la Articulación Temporomandibular.
  
−
*we have the extreme cases (which in reality never occur) which are:
+
Dado que toda probabilidad sugiere que <math>P(A \mid B)</math> es un valor entre <math>0</math> y <math>1</math>, el parámetro <math>(cr)</math> será un número entre <math>-1</math> y <math>1</math>.
  
−
:*<math>cr=1</math> indicating that the only cause of orofacial pain is bone degeneration of the TMJ,
+
Los significados que podemos darle a este número son los siguientes:  
−
:*<math>cr=-1</math> which indicates that the cause of orofacial pain is never bone degeneration of the TMJ but is something else,
 
−
:*<math>cr=0</math> indicating that the probability that orofacial pain is caused by bone degeneration of the TMJ or otherwise is exactly the same,
 
  
−
*and the intermediate cases (which are the realistic ones)
+
*tenemos los casos extremos (que en realidad nunca ocurren) que son:
  
−
:*<math>cr>0</math> indicating that the cause of orofacial pain is more likely to be bone degeneration of the TMJ,
+
:*<math>cr=1</math> lo que indica que la única causa de dolor orofacial es la degeneración ósea de la ATM,
−
:*<math>cr<0</math> which indicates that the cause of orofacial pain is more likely not bone degeneration of the TMJ.
+
:*<math>cr=-1</math> lo que indica que la causa del dolor orofacial nunca es la degeneración ósea de la ATM, sino otra cosa,
 +
:*<math>cr=0</math> lo que indica que la probabilidad de que el dolor orofacial sea causado por la degeneración ósea de la ATM o de otro modo es exactamente la misma,
 +
 
 +
*y los casos intermedios (que son los realistas)
 +
 
 +
:*<math>cr>0</math> lo que indica que la causa del dolor orofacial es más probable que sea la degeneración ósea de la ATM,
 +
:*<math>cr<0</math> lo que indica que la causa del dolor orofacial es más probable que no sea la degeneración ósea de la ATM.
  
  
 
<center>
 
<center>
  
−
===Second Clinical Approach===
+
===Segundo abordaje clínico===
−
''(hover over the images)''
+
''(pasar el cursor sobre las imágenes)''
 
</center>
 
</center>
  
 
<gallery mode="packed-hover" widths="250" heights="182" perrow="3">
 
<gallery mode="packed-hover" widths="250" heights="182" perrow="3">
−
File:Spasmo emimasticatorio.jpg|'''Figure 1:''' Patient reporting "Orofacial pain in the right hemilateral"
+
File:Spasmo emimasticatorio.jpg|'''Figura 1:''' Paciente refiriendo "Dolor orofacial en hemilateral derecha"
−
File:Spasmo emimasticatorio ATM.jpg|'''Figure 2:''' Patient's TMJ Stratigraphy showing signs of condylar flattening and osteophyte
+
File:Spasmo emimasticatorio ATM.jpg|'''Figura 2:''' Estratigrafía de la ATM del paciente que muestra signos de aplanamiento condilar y osteofito
−
File:Atm1 sclerodermia.jpg|'''Figure 3:''' Computed Tomography of the TMJ
+
File:Atm1 sclerodermia.jpg|'''Figura 3:''' Tomografía computarizada de la ATM
−
File:Spasmo emimasticatorio assiografia.jpg|'''Figure 4:''' Axiography of the patient showing a flattening of the chewing pattern on the right condyle
+
File:Spasmo emimasticatorio assiografia.jpg|'''Figura 4:''' Axiografía del paciente que muestra un aplanamiento del patrón masticatorio en el cóndilo derecho
−
File:EMG2.jpg|'''Figure 5:''' EMG Interferential Pattern. Overlapping upper traces corresponding to the right masseter, lower to the left masseter.
+
File:EMG2.jpg|'''Figura 5:''' Patrón interferencial EMG. Trazos superiores superpuestos correspondientes al masetero derecho, inferior al masetero izquierdo.
 
</gallery>
 
</gallery>
  
−
<br />So be it then <math>P(D)</math> the probability of finding, in the sample of our <math>n</math> people, individuals who present the elements belonging to the aforementioned set <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>
+
<br />Sea entonces <math>P(D)</math> la probabilidad de encontrar, en la muestra de nuestras <math>n</math> personas, individuos que presenten los elementos pertenecientes al conjunto mencionado <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\} </math>
  
−
In order to take advantage of the information provided by this dataset, the concept of partition of causal relevance is introduced:
+
Para aprovechar la información proporcionada por este conjunto de datos, se introduce el concepto de partición de relevancia causal.:
  
−
====The partition of causal relevance====
+
====La partición de la relevancia causal====
  
−
:Always be <math>n</math> the number of people we have to conduct the analyses upon, if we divide (based on certain conditions as explained below) this group into <math>k</math> subsets <math>C_i</math> with <math>i=1,2,\dots,k</math>, a cluster is created that is called a "partition set" <math>\pi</math>:
+
:Sea siempre <math>n</math> la cantidad de personas sobre las que tenemos que realizar los análisis, si dividimos (según ciertas condiciones, como se explica a continuación) este grupo en <math>k</math> subconjuntos <math>C_i</math> con <math>i=1,2,\dots,k</math>, se crea un clúster que se denomina "conjunto de particiones" <math>\pi</math>:
  
 
:<math>\pi = \{C_1, C_2,\dots,C_k \}  \qquad \qquad \text{with} \qquad \qquad C_i \subset n , </math>
 
:<math>\pi = \{C_1, C_2,\dots,C_k \}  \qquad \qquad \text{with} \qquad \qquad C_i \subset n , </math>
  
−
where with the symbolism <math>C_i \subset n </math> it indicates that the subclass <math>C_i</math> is contained in <math>n</math>.
+
donde con el simbolismo <math>C_i\subset n </math> indica que la subclase <math>C_i</math> está contenida en <math>n</math>.
  
−
The partition <math>\pi</math>, in order for it to be defined as a partition of causal relevance, must have these properties:
+
La partición <math>\pi</math>, para que se defina como una partición de relevancia causal, debe tener estas propiedades:
  
−
#For each subclass <math>C_i</math> the condition must apply <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D )\neq 0, </math> ie the probability of finding in the subgroup <math>C_i</math> a person who has the symptoms, clinical signs and elements belonging to the set <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>. A causally relevant partition of this type is said to be '''homogeneous'''.
+
#Para cada subclase <math>C_i</math> se debe aplicar la condición <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D) \neq 0, </math> es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo <math>C_i</math> una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\} </math>. Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es '' 'homogénea' ''.
−
#Each subset <math>C_i</math> must be 'elementary', i.e. it must not be further divided into other subsets, because if these existed they would have no causal relevance.
+
#Cada subconjunto <math>C_i</math> debe ser 'elemental', es decir, no debe dividirse en otros subconjuntos, porque si estos existieran no tendrían relevancia causal..
  
−
Now let us assume, for example, that the population sample <math>n</math>, to which our good patient Mary Poppins belongs, is a category of subjects aged 20 to 70. We also assume that in this population we have those who present the elements belonging to the data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> which correspond to the laboratory tests mentioned above and precisa in '[[The logic of classical language]]'.
+
Supongamos ahora, por ejemplo, que la muestra de población <math>n</math>, a la que pertenece nuestra buena paciente Mary Poppins, es una categoría de sujetos de 20 a 70 años. También suponemos que en esta población tenemos aquellos que presentan los elementos pertenecientes al conjunto de datos <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> que corresponden a las pruebas de laboratorio mencionadas anteriormente y precisan en '[[La lógica del lenguaje clásico]]'.
  
−
Let us suppose that in a sample of 10,000 subjects from 20 to 70 we will have an incidence of 30 subjects <math>p(D)=0.003</math> showing clinical signs <math>\delta_1</math> and <math>\delta_4
+
Supongamos que en una muestra de 10,000 sujetos de 20 a 70 tendremos una incidencia de 30 sujetos <math>p(D)=0.003</math> mostrando signos clínicos <math>\delta_1</math> y <math>\delta_4</math>. Preferimos utilizar estos informes para la demostración del proceso probabilístico porque en la literatura los datos sobre los signos y síntomas clínicos de los trastornos temporomandibulares tienen una variación demasiado amplia y una incidencia demasiado alta en nuestra opinión..<ref name=":2">{{Cite book  
−
</math>. We preferred to use these reports for the demonstration of the probabilistic process because in the literature the data regarding clinical signs and symptoms for Temporomandibular Disorders have too wide a variation as well as too high an incidence in our opinion.<ref name=":2">{{Cite book  
 
 
  | autore = Pantoja LLQ
 
  | autore = Pantoja LLQ
 
  | autore2 = De Toledo IP
 
  | autore2 = De Toledo IP
Line 339: Line 340:
  
  
−
An example of a partition with presumed probability in which TMJ degeneration (Deg.TMJ) occurs in conjunction with Temporomandibular Disorders (TMDs) would be the following:
+
Un ejemplo de una partición con presunta probabilidad en la que la degeneración de la ATM (Deg.TMJ) ocurre junto con los trastornos temporomandibulares (TMD) sería el siguiente:
 
{|
 
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|+
 
|+
 
|<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95  \qquad \qquad \; </math>
 
|<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95  \qquad \qquad \; </math>
 
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|where
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|dónde
 
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Line 351: Line 352:
 
|<math>P(D| Deg.TMJ \cap noTMDs)=0.3  \qquad \qquad  \quad </math>
 
|<math>P(D| Deg.TMJ \cap noTMDs)=0.3  \qquad \qquad  \quad </math>
 
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−
|where
+
|dónde
 
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Line 358: Line 359:
 
|<math>P(D| no Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.199  \qquad \qquad \; </math>
 
|<math>P(D| no Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.199  \qquad \qquad \; </math>
 
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−
|where
+
|dónde
 
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Line 365: Line 366:
 
|<math>P(D| noDeg.TMJ  \cap noTMDs)=0.001  \qquad \qquad \;</math>
 
|<math>P(D| noDeg.TMJ  \cap noTMDs)=0.001  \qquad \qquad \;</math>
 
|
 
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−
|where
+
|dónde
 
|
 
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Line 372: Line 373:
  
 
*
 
*
−
{{q2|A homogeneous partition provides what we are used to calling Differential Diagnosis.|}}
+
{{q2|Una partición homogénea aporta lo que estamos acostumbrados a llamar Diagnóstico Diferencial.|}}
  
  
−
====Clinical situations====
+
====Situaciones clínicas====
−
These conditional probabilities demonstrate that each of the partition's four subclasses is causally relevant to patient data <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> in the population sample <math>PO</math>. Given the aforementioned partition of the reference class, we have the following clinical situations:
+
Estas probabilidades condicionales demuestran que cada una de las cuatro subclases de la partición es causalmente relevante para los datos del paciente <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> en la muestra de población <math>PO</math>. Dada la partición antes mencionada de la clase de referencia, tenemos las siguientes situaciones clínicas:
  
−
*Mary Poppins <math>\in</math> degeneration of the temporomandibular joint <math>\cap</math> Temporomandibular Disorders
+
*Mary Poppins <math>\in</math> degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> Trastornos temporomandibulares
  
−
*Mary Poppins <math>\in</math> degeneration of the temporomandibular joint <math>\cap</math> no Temporomandibular Disorders
+
*Mary Poppins <math>\in</math> degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> sin trastornos temporomandibulares
  
−
*Mary Poppins <math>\in</math> no degeneration of the temporomandibular joint <math>\cap</math> Temporomandibular Disorders
+
*Mary Poppins <math>\in</math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> Trastornos temporomandibulares
  
−
*Mary Poppins <math>\in</math> no degeneration of the temporomandibular joint <math>\cap</math> no Temporomandibular Disorders
+
*Mary Poppins <math>\in</math> sin degeneración de la articulación temporomandibular <math>\cap</math> sin trastornos temporomandibulares
  
−
To arrive at the final diagnosis above, we conducted a probabilistic-causal analysis of Mary Poppins' health status whose initial data were <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>.  
+
Para llegar al diagnóstico final anterior, realizamos un análisis probabilístico-causal del estado de salud de Mary Poppins, cuyos datos iniciales fueron <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>.  
  
−
In general, we can refer to a logical process in which we examine the following elements:
+
En general, podemos referirnos a un proceso lógico en el que examinamos los siguientes elementos:
  
−
*an individual: <math>a</math>
+
*un individuo: <math>a</math>
−
*its initial data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>
+
*su conjunto de datos inicial <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>
−
*a population sample <math>n</math> to which it belongs,
+
*una muestra de población <math>n</math> a la que pertenece,
−
*a base probability <math>P(D)=0,003</math>
+
*una probabilidad base <math>P(D)=0,003</math>
  
−
At this point we should introduce too specialized arguments that would take the reader off the topic but that have an high epistemic importance for which we will try to extract the most described logical thread of the Analysandum/Analysans concept.
+
En este punto deberíamos introducir argumentos demasiado especializados que desviarían al lector del tema pero que tienen una alta importancia epistémica por lo que intentaremos extraer el hilo lógico más descrito del concepto Analysandum/Analysans..
  
−
The probabilistic-causal analysis of <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> is then a couple of the following logical forms (Analysandum / Analysans<ref>{{Cite book  
+
El análisis probabilístico-causal de <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> es entonces un par de las siguientes formas lógicas (Analysandum / Analysans<ref>{{Cite book  
 
  | autore = Westmeyer H
 
  | autore = Westmeyer H
 
  | titolo = The diagnostic process as a statistical-causal analysis
 
  | titolo = The diagnostic process as a statistical-causal analysis
Line 415: Line 416:
 
  }}</ref>):
 
  }}</ref>):
  
−
*'''Analysandum''' <math>  = \{P(D),a\}</math>: is a logical form that contains two parameters: ''probability'' <math>P(D)</math> to select a person who has the symptoms and elements belonging to the set <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>, and the ''generic individual'' <math>a</math> who is prone to those symptoms.
+
*'''Analysandum ''' <math>  = \{P(D),a\}</math>: es una forma lógica que contiene dos parámetros: ''probabilidad'' <math>P(D)</math> de seleccionar una persona que tiene los síntomas y elementos pertenecientes al conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>, y el '' individuo genérico '' <math>a</math> que es propenso a esos síntomas.'''
  
−
*'''Analysan <math>= \{\pi,a,KB\}</math>''': is a logical form that contains three parameters: the ''partition'' <math>\pi</math>, the ''generic individual'' <math>a</math> belonging to the population sample <math>n</math> and ''<math>KB</math> (Knowledge Base)'' which includes a set of <math>n>1</math> statements of conditioned probability.
+
*'''Analysan <math>= \{\pi,a,KB\}</math>''': es una forma lógica que contiene tres parámetros: la ''partición'' <math>\pi</math>, la ''individuo genérico'' <math>a</math> perteneciente a la muestra de población <math>n</math> y ''<math>KB</math> (Knowledge Base)'' que incluye un conjunto de <math>n>1</math> enunciados de probabilidad condicionada.'''
  
−
For example, it can be concluded that the definitive diagnosis is the following:
+
Por ejemplo, se puede concluir que el diagnóstico definitivo es el siguiente:
  
−
<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math> - this means that our Mary Poppins is 95% affected by TMDs, since she has a degeneration of the Temporomandibular Joint in addition to the positive data <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>
+
<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math> - esto significa que nuestra Mary Poppins está 95% afectada por TMDs, ya que tiene una degeneración de la Articulación Temporomandibular además de los datos positivos <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math>
  
 
==Final considerations==
 
==Final considerations==
−
We took a long and tortuous path to better understand the complexity encountered by the colleague struggling with the very heavy ethical responsibility of making a diagnosis. However, this task becomes even more complex when we need to be detailed and careful in making a differential diagnosis.  
+
Tomamos un camino largo y tortuoso para comprender mejor la complejidad que encontró el colega que lucha con la gran responsabilidad ética de hacer un diagnóstico. Sin embargo, esta tarea se vuelve aún más compleja cuando necesitamos ser detallados y cuidadosos al realizar un diagnóstico diferencial..  
  
−
Here, we enter a delicate topic, that is connected with the epistemological contents and that first of all was reported in the "[[Introduction]]". We are talking about:
+
Aquí nos adentramos en un tema delicado, que se vincula con los contenidos epistemológicos y que en primer lugar se relató en la "[[Introducción]]". Estamos hablando de:
  
−
*'''Interdisciplinarity''': <br>''In science policy, it is generally recognized that science-based problem solving requires interdisciplinary research ('''IDR'''), as proposed by the EU project called Horizon 2020<ref>European Union, ''[https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-section/societal-challenges Horizon 2020]''</ref>. In a recent study, the authors focus on the question why researchers have cognitive and epistemic difficulties in conducting IDR. It is believed that the loss of philosophical interest in the epistemology of interdisciplinary research is caused by a philosophical paradigm of science called "Physics Paradigm of Science", which prevents recognition of important IDR changes in both the philosophy of science and research.<br>The proposed alternative philosophical paradigm, called 'Engineering Paradigm of Science', makes alternative philosophical assumptions about aspects such as the purpose of science, the character of knowledge, the epistemic and pragmatic criteria for the acceptance of knowledge and the role of technological tools. Consequently, scientific researchers need so-called metacognitive scaffolds to assist them in the analysis and reconstruction of how 'knowledge' is constructed in different disciplines.<br>In interdisciplinary research, metacognitive scaffolds help interdisciplinary communication analyse and articulate how the discipline builds knowledge<ref name=":0">{{cita libro  
+
*'''Interdisciplinariedad''': <br>''En política científica, generalmente se reconoce que la resolución de problemas basada en la ciencia requiere investigación interdisciplinaria ('''IDR'''), como propone el proyecto de la UE denominado Horizonte 2020.<ref>European Union, ''[https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-section/societal-challenges Horizon 2020]''</ref>. En un estudio reciente, los autores se centran en la cuestión de por qué los investigadores tienen dificultades cognitivas y epistémicas para realizar la IDR. Se cree que la pérdida del interés filosófico en la epistemología de la investigación interdisciplinaria es causada por un paradigma filosófico de la ciencia llamado "Paradigma Físico de la Ciencia", que impide el reconocimiento de importantes cambios de IDR tanto en la filosofía de la ciencia como en la investigación..<br>El paradigma filosófico alternativo propuesto, denominado 'Paradigma de la Ingeniería de la Ciencia', hace supuestos filosóficos alternativos sobre aspectos como el propósito de la ciencia, el carácter del conocimiento, los criterios epistémicos y pragmáticos para la aceptación del conocimiento y el papel de las herramientas tecnológicas. En consecuencia, los investigadores científicos necesitan los llamados andamios metacognitivos para ayudarlos en el análisis y la reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas..<br>En la investigación interdisciplinaria, los andamios metacognitivos ayudan a la comunicación interdisciplinaria a analizar y articular cómo la disciplina genera conocimiento.<ref name=":0">{{cita libro  
 
  | autore = Boon M
 
  | autore = Boon M
 
  | autore2 = Van Baalen S
 
  | autore2 = Van Baalen S
Line 457: Line 458:
 
  }}</ref>''
 
  }}</ref>''
  
−
This concept is linked to the previously discussed topic in which the colleague should be aware of his own 'Subjective Uncertainty' (due to a classic logic language 'sick or healthy') and of 'Objective Uncertainty' (due to a probabilistic logic language 'probably sick or probably healthy'). It is not complicated to prove this assertion: the uncertainty we are talking about derives from the fact that the elements, assertions, data, classes and subclasses mentioned and that build the apparatus of the logic of probabilistic's language: Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math> and Analysan <math>  = \{P(D),a\}</math> are elements that exist in a specific world, and in this case in a dental context in which the element <math>KB</math> of the process indisputably indicates a "basic knowledge" only in a specific dental context.
+
Este concepto está ligado al tema discutido anteriormente en el que el colega debe ser consciente de su propia 'Incertidumbre subjetiva' (debido a un lenguaje lógico clásico 'enfermo o sano') y de la 'Incertidumbre objetiva' (debido a un lenguaje lógico probabilístico ' probablemente enfermo o probablemente sano '). No es complicado probar esta afirmación: la incertidumbre de la que hablamos deriva del hecho de que los elementos, afirmaciones, datos, clases y subclases mencionados y que construyen el aparato de la lógica del lenguaje probabilístico: Analysandum <math>  = \{P(D),a\}</math> y Analysan <math>  = \{P(D),a\}</math> son elementos que existen en un mundo específico, y en este caso en un contexto dental en el que el elemento <math>KB</math> del proceso indica indiscutiblemente un "conocimiento básico" solo en un contexto dental específico.
  
−
This conclusion confirmed by the dentist was the following:   
+
Esta conclusión confirmada por el dentista fue la siguiente:   
  
 
<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>
 
<math>P(D| Deg.TMJ  \cap TMDs)=0.95</math>
  
−
or better: it is my 95% belief that Mary Poppins is affected by TMDs since she has a degeneration of the temporomandibular joint in addition to the positivity of the data <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math>
+
o mejor: Creo en un 95% que Mary Poppins se ve afectada por TMD ya que tiene una degeneración de la articulación temporomandibular además de la positividad de los datos <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math>
  
−
But something strange happens because out of nowhere, a researcher, who uses 'metacognitive scaffolds'<ref>{{Cite book  
+
Pero sucede algo extraño porque de la nada, un investigador, que usa 'andamios metacognitivos'<ref>{{Cite book  
 
  | autore = Boon M
 
  | autore = Boon M
 
  | autore2 = Van Baalen S
 
  | autore2 = Van Baalen S
Line 482: Line 483:
 
  | LCCN =  
 
  | LCCN =  
 
  | OCLC =  
 
  | OCLC =  
−
  }}</ref> for an implementation in the analysis and reconstruction of how 'knowledge' is built in different disciplines, demands an answer to the following question from the dentist:
+
  }}</ref> para una implementación en el análisis y reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas, exige una respuesta a la siguiente pregunta del dentista:
  
−
{{q4|...is there another world or context, parallel to yours, in which in addition to the D data there are further data unknown to you?|}}
+
{{q4|...Existe otro mundo o contexto, paralelo al tuyo, en el que además de los datos D hay otros datos desconocidos para ti?|}}
  
−
and increase the dose: submit Mary Poppins to the following trigeminal electrophysiological tests, label them as we did previously for the set data <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math> generating another set containing a number <math>m</math> of unknown data (not belonging to the purely dental branch) <math>C=\{\gamma_1,\dots\gamma_m\}</math> thereby creating an entirely new set that we will call <math>S_{unknow}= D+C=\{\delta_1,\dots,\delta_n,\gamma_1,\dots,\gamma_m\}</math> (called <math>S_{unknown}</math> precisely due to the presence of data unknown to the dental context).
+
y aumentar la dosis: somete a Mary Poppins a las siguientes pruebas electrofisiológicas del trigémino, etiquételas como lo hicimos anteriormente para los datos del conjunto <math>D=\{\delta_1,\dots\delta_n\}</math> generando otro conjunto que contenga un número <math>m</math> de datos desconocidos (que no pertenecen a la rama puramente dental) <math>C=\{\gamma_1,\dots\gamma_m\}</math> creando así un conjunto completamente nuevo que llamaremos <math>S_{unknow}= D+C=\{\delta_1,\dots,\delta_n,\gamma_1,\dots,\gamma_m\}</math> (llamado <math>S_{unknown}</math> precisamente debido a la presencia de datos desconocidos para el contexto dental).
  
−
<math>\delta_1=</math> Positive radiological report of the TMJ in Figure 2
+
<math>\delta_1=</math> Informe radiológico positivo de la ATM en la Figura 2
  
−
<math>\delta_2=</math> Positive CT report of the TMJ in Figure 3
+
<math>\delta_2=</math> Informe de TC positivo de la ATM en la Figura 3
  
−
<math>\delta_3=</math> Positive axiographic report of the condylar traces in Figure 4
+
<math>\delta_3=</math> Informe axiográfico positivo de los trazos condilares en la Figura 4
  
−
<math>\delta_4=</math> Asymmetric EMG interference pattern in Figure 5
+
<math>\delta_4=</math> Patrón de interferencia EMG asimétrico en la Figura 5
  
−
<math>{\gamma _{1}}=</math> Jaw jerk in Figure 6
+
<math>{\gamma _{1}}=</math> Jaw jerk en la Figura 6
  
−
<math>{\displaystyle \gamma _{2}}=</math> Mechanical Silent Period in Figure 7
+
<math>{\displaystyle \gamma _{2}}=</math> Período de silencio mecánico en la Figura 7
  
−
<math>{\displaystyle \gamma _{3}}=</math> CT right masseter muscle in Figure 8
+
<math>{\displaystyle \gamma _{3}}=</math> CT del músculo masetero derecho en la Figura 8
  
  
 
<center>
 
<center>
−
===Third Clinical Approach===
+
===Tercer enfoque clínico===
−
''(hover over the images)''
+
''(pasar el cursor sobre las imágenes)''
 
</center>
 
</center>
 
<br /><gallery mode="packed-hover" widths="250" heights="182" perrow="3">
 
<br /><gallery mode="packed-hover" widths="250" heights="182" perrow="3">
−
File:Spasmo emimasticatorio.jpg|'''Figure 1:''' Patient reporting "Orofacial pain in the right hemilateral)
+
File:Spasmo emimasticatorio.jpg|'''Figura 1:''' Paciente refiriendo "Dolor orofacial en hemilateral derecha)
−
File:Spasmo emimasticatorio ATM.jpg|'''Figure 2:''' Patient's TMJ Stratigraphy showing signs of condylar flattening and osteophyte
+
File:Spasmo emimasticatorio ATM.jpg|'''Figura 2:''' Estratigrafía de la ATM del paciente que muestra signos de aplanamiento condilar y osteofito
−
File:Atm1 sclerodermia.jpg|'''Figure 3:''' Computed Tomography of the TMJ
+
File:Atm1 sclerodermia.jpg|'''Figura 3:''' Tomografía computarizada de la ATM
−
File:Spasmo emimasticatorio assiografia.jpg|'''Figure 4:''' Axiography of the patient showing a flattening of the chewing pattern on the right condyle
+
File:Spasmo emimasticatorio assiografia.jpg|'''Figura 4:''' Axiografía del paciente que muestra un aplanamiento del patrón masticatorio en el cóndilo derecho
−
File:EMG2.jpg|'''Figure 5:''' EMG Interferential Pattern. Overlapping upper traces corresponding to the right masseter, lower to the left masseter.
+
File:EMG2.jpg|'''Figura 5:''' Patrón interferencial EMG. Trazos superiores superpuestos correspondientes al masetero derecho, inferior al masetero izquierdo.
−
File:Spasmo emimasticatorio JJ.jpg|'''Figure 6:''' Jaw jerk electrophysiologically detected on the right (upper traces) and left (lower traces) masseters
+
File:Spasmo emimasticatorio JJ.jpg|'''Figura 6:''' Sacudida de la mandíbula detectada electrofisiológicamente en los maseteros derecho (trazos superiores) e izquierdo (trazos inferiores)
−
File:Spasmo emimasticatorio SP.jpg|'''Figure 7:''' Mechanical silent period detected electrophysiologically on the right (upper overlapping traces) and left (lower overlapping traces) masseters
+
File:Spasmo emimasticatorio SP.jpg|'''Figura 7:''' Período de silencio mecánico detectado electrofisiológicamente en los maseteros derecho (trazos superpuestos superiores) e izquierdo (trazos superpuestos inferiores)
−
File:Spasmo emimasticatorio TC.jpg|'''Figure 8:''' Axial CT of the facial massif in which there is a marked hypertrophy of the right masseter
+
File:Spasmo emimasticatorio TC.jpg|'''Figura 8:''' TC axial del macizo facial en el que hay una marcada hipertrofia del masetero derecho
 
</gallery>
 
</gallery>
  
  
−
In this way it has been shown that, inevitably,  
+
De esta forma se ha demostrado que, inevitablemente,  
−
{{q2|the logic of medical language is more or less based on data that derive from a specific world or context or rather, a specialistic context in which the perimeter that delimits this knowledge does not allow us to project ourselves into parallel contexts}}
+
{{q2|la lógica del lenguaje médico se basa más o menos en datos que derivan de un mundo o contexto específico o más bien, un contexto especializado en el que el perímetro que delimita este conocimiento no nos permite proyectarnos en contextos paralelos}}
  
  
−
By exploring this perimeter line of the specialist context, we will create an area close to it which we will call the 'fuzzy zone' or 'fuzzy logic' which we will discuss in the next chapter.
+
Al explorar esta línea perimetral del contexto especializado, crearemos un área cercana a ella que llamaremos la 'zona difusa' o 'lógica difusa' que discutiremos en el próximo capítulo..
  
  
−
{{q4|... from what it seems not even with a probabilistic language logic we will be able to define an exact diagnosis.|in fact, for this reason we should also consider [[Fuzzy logic language|Fuzzy Logic Language]] }}
+
{{q4|... de lo que parece ni siquiera con una lógica de lenguaje probabilístico seremos capaces de definir un diagnóstico exacto. | de hecho, por esta razón también deberíamos considerar [[Lenguaje de lógica Fuzzy | Lenguaje de lógica Fuzzy]] }}
  
−
{{Btnav|The logic of classical language|Fuzzy logic language}}
+
{{Btnav|The logic of classical language|Lenguaje de lógica Fuzzy}}
  
 
{{bib}}
 
{{bib}}

Latest revision as of 05:38, 27 October 2021

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 Book Index
Source Chapter

Introduction

Bruxism

  • Status quo and Criticity
  • 2rd Clinical Case: Pineal Cavernoma
  • Conclusions

Occlusion and Posture

  • Status quo and Criticity
  • 3th Clinical Case: Meningioma
  • Conclusions

Orofacial Pain

  • Status quo and Criticity
  • 4th Clinical Case: Eaton Lambert myasthenia
  • 5th Clinical Case: Postpoly syndrome
  • 6th Clinical Case: Temporomandibular disorders
  • Conclusions

Are we really sure to know everything?

  • Status quo and Criticity
  • 7th Clinical Case: glioblastoma of the cranial base
  • Conclusions

Connectivity and Complex Systems

  • Definition of the Fundamental Unit
  • Structural and functional connectivity Separation
  • Understanding of "Emergent Behavior"
  • Connectivity measurement

System Inference vs Symptom Inference

  • System Stochasticity
  • Markov chains
  • Inference of nonlinear Markov processes
  • Understanding of Network nodes

Neurophysiology and network nodes

  • Center of the Masticatory Pattern
  • Mesencephalic mechanisms
  • Trigeminal Motor nucleus

Sensory network nodes

  • Proprioceptive mechanisms
    • Neuromuscular spindles
    • Sensory mechanisms from the depressor muscles
    • Golgi Tendon Organs
  • Role of impulses from the neck muscles
  • Periodontal and Oral Sensory Factors
  • Pharyngeal sensory factors
  • Reflex of mandibular closure
  • Sensory factors of the TMJ

Conclusions to the Source Chapter

  • information transferred over time
  • System Coherence Recovery
  • 8th Clinical Case: Coherence Recovery in ort Orthognathic


Crisis of the Paradigm

Research Diagnostic Criteria (RDC)

  • Sensitivity, Specificity and Predictive Values
  • Advantages and limitations of the RDC


Masticatory cycles

  • Jaw opening width
  • Speed of mandibular movement
  • Complexity of chewing kinematics


Temporomandibular Joint

  • Computerized Tomography of the TMJ
  • Magnetic resonance imaging of the TMJM


Mandibular kinematic replicator

  • Advantages and limits of pantography
    • Pantographic Reproducibility Index
  • Advantages and limits of axiography
  • Advantages and limits of the electrognatography


Transcutaneous Electric Nerve Stimulation

  • Free way space before stimulation
  • Free way space after stimulation
  • Closing trajectory from TENS


Electromyography(EMG)

  • Interferential EMG
  • EMG at rest position
  • Quantitative analysis of the EMG
    • Fourier transform
    • Wavelett


Extraordinary Science

Overall view of the Masticatory System

  • Trigeminal electrophysiology
  • Trigeminal electrophysiological segmentation
    • Electric Motors Evoked Potentials
    • Magnetic Motors Evoked Potentials
    • Jaw jerk reflex
    • M-wave
    • Masseteric Mechanical Silent Period
    • Masseteric Electric Silent Period
    • Masseteric Laser Silent Period
    • Recovery Cycle of Masseteric Inhibitory reflex


Trigeminal System Connectivity

  • Definition of the Fundamental Unit
    • Maximal Neuronal Energy Evoked
    • Organic motor symmetry
    • Functional motor symmetry
    • Renormalization
  • Separation of structural and functional connectivity
    • Organic vs Functional Symmetry
      • Functional Neuro Gnathological Index "NGF"
  • New paradigm in masticatory rehabilitations
    • Prosthetics
    • Implantoprosthetics
    • Orthodontics
    • Orthognatics
Other languages:
Deutsch • ‎English • ‎español • ‎français • ‎italiano • ‎português

En este capítulo, discutiremos la lógica del lenguaje junto con la probabilidad matemática.. Hemos visto que lógica clásica por sí sola es insuficiente para determinar diagnósticos precisos; por lo tanto, se ofrece una descripción general conceptual y formal de por qué la probabilidad puede ser muy útil.. Incluyendo ilustraciones de casos de casos clínicos, veremos cómo la lógica del lenguaje probabilístico es capaz de ofrecernos un diagnóstico diferencial de una manera "suficientemente buena"..

La conclusión es que es posible demostrar que, incluso con la sola adición del razonamiento probabilístico, no es posible determinar diagnósticos exactos, por lo que se buscan otros enriquecimientos para nuestro lenguaje..

Lógica probabilística del lenguaje en medicina

Cada idea científica (ya sea en medicina, arquitectura, ingeniería, química o cualquier otra materia), cuando se pone en práctica, está sujeta a pequeños errores e incertidumbres.. Las matemáticas - a través de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística - ayudan a controlar con precisión y, por lo tanto, a contener estas incertidumbres.. Siempre hay que tener en cuenta que en todos los casos prácticos "los resultados también dependen de muchos otros factores externos a la teoría", ya sean condiciones iniciales y ambientales, errores experimentales u otra cosa..

Todas las incertidumbres sobre estos factores hacen que la relación teoría-observación sea probabilística. En el enfoque médico, hay dos tipos de incertidumbre que más pesan en los diagnósticos: la incertidumbre subjetiva y la casualidad..[1][2]

Por lo tanto, en este escenario resulta esencial distinguir entre estas dos incertidumbres y mostrar que el concepto de probabilidad tiene significados diferentes en estos dos contextos..

Intentaremos exponer estos conceptos vinculando cada paso crucial con el acercamiento clínico que se ha informado en los capítulos anteriores y, en particular, el acercamiento en el contexto dental y neurológico en la lucha por la primacía del diagnóstico para nuestra querida Mary Poppins..

Incertidumbre subjetiva y aleatoriedad

Imaginemos preguntarle a Mary Poppins cuál de los dos colegas médicos — el dentista o el neurólogo — tiene razón..

La pregunta crearía una especie de agitación basada en la incertidumbre interior; entonces, las nociones de certeza e incertidumbre se refieren a estados epistémicos subjetivos del ser humano y no a estados del mundo externo, porque no hay certeza ni incertidumbre en ese mundo. En este sentido, como hemos mencionado, hay un mundo interior y un mundo fuera de nosotros que ambos no responden a cánones de incertidumbre, pero sí de probabilidad.

Mary Poppins puede estar subjetivamente segura o insegura de si sufre de TMD o de una forma neuropática o neuromuscular de OP: esto porque la "incertidumbre" es un estado epistémico subjetivo por debajo del umbral del conocimiento y la creencia; de ahí el término.

Incertidumbre subjetiva

Sin duda, el término "subjetivo" asusta a muchos, especialmente a aquellos que tienen la intención de practicar la ciencia persiguiendo el ideal saludable de la "objetividad", como este término es percibido por el sentido común. Por tanto, conviene hacer algunas aclaraciones sobre el uso de este término en este contexto.:

  • ‘Subjetivo’ indica que la evaluación de la probabilidad depende del estado de la información de la persona que la realiza.
  • ‘Subjetivo’ No significa arbitrario.

La así llamada "objetividad", tal como la perciben quienes están fuera de la investigación científica, se define cuando una comunidad de seres racionales comparte el mismo estado de información. Pero incluso en este caso, se debería hablar más propiamente de "intersubjetividad" (es decir, el intercambio, por un grupo, de opiniones subjetivas).

En los casos clínicos — precisamente porque los pacientes rara vez poseen nociones avanzadas de medicina — debe tenerse en cuenta la incertidumbre subjetiva. Vivir con incertidumbre requiere que usemos un acercamiento probabilístico.

Casualidad

La casualidad indica la falta de una cierta conexión entre causa y efecto. La incertidumbre de una estrecha unión entre la fuente y el fenómeno es uno de los problemas más adversos para determinar un diagnóstico.

En un caso clínico, un fenómeno (como por ejemplo una maloclusión, una mordida cruzada, una mordida abierta, etc.) se asocia aleatoriamente con otro fenómeno (como la degeneración ósea de la ATM); cuando hay excepciones para las cuales la proposición lógica no siempre es cierta (pero lo es la mayor parte del tiempo), diremos que la relación no siempre es cierto pero es probable.

«Estamos pasando de una condición determinista a una estocástica.»

Probabilidad subjetiva y objetiva

En este capítulo, algunos temas ya tratados en el fantástico libro de Kazem Sadegh-Zadeh[3], que aborda el problema de la lógica del lenguaje médico, son retomados y remodelamos sus contenidos remitiéndolos a nuestro caso clínico de Mary Poppins, para acercar nuestra comprensión a los contextos dentales.

Se dice que los sucesos aleatorios y subjetivamente inciertos son probables; en consecuencia, la casualidad y la incertidumbre se tratan como probabilidades cualitativas, comparativas o cuantitativas.

Para aclarar este concepto, volvamos al ejemplo de Mary Poppins. Un médico, habiendo escuchado sus síntomas, podrá decir que:

  1. Mary Poppins probablemente sufre de TMD (término cualitativo).
  2. Mary Poppins tiene más probabilidades de tener TMD que OP neuropático (término comparativo: número de casos diagnosticados de TMD versus n OP.
  3. La probabilidad de que Mary Poppins tenga TMD es de 0,15 (término cuantitativo, relativo a la población).

Probabilidad subjetiva

En un contexto de incertidumbre subjetiva humana, los datos probabilísticos, cualitativos, comparativos y/o cuantitativos pueden ser interpretados por el médico como una medida de incertidumbre subjetiva, con el fin de hacer que los 'estados de convicción' sean numéricamente representables..

Por ejemplo, decir que "la probabilidad de que Mary Poppins se vea afectada por TMD es de 0,15 de los casos" es lo mismo que decir "en la medida del 15%, creo que Mary Poppins está afectada por TMD"; lo que significa que el grado de convicción es el grado de probabilidad subjetiva.

Probabilidad objetiva

Por otro lado, los eventos y los procesos aleatorios no pueden describirse mediante procesos deterministas en la forma "si A entonces B". Las estadísticas se utilizan para cuantificar la frecuencia de asociación entre A y B y para representar las relaciones entre ellos como un grado de probabilidad que introduce el grado de probabilidad objetiva.

A raíz de la creciente probabilización de la incertidumbre y la aleatoriedad en la medicina desde el siglo XVIII, el término "probabilidad" se ha convertido en un elemento respetado del lenguaje, la metodología y la epistemología médicos.

Desafortunadamente, los dos tipos de probabilidad, la probabilidad subjetiva y la objetiva, no se diferencian con precisión en la medicina, y lo mismo ocurre también en otras disciplinas. El hecho fundamental sigue siendo que el significado más importante que la teoría de la probabilidad ha generado en la medicina, particularmente en los conceptos de probabilidad en etiología, epidemiología, diagnóstico y terapia, es su contribución a nuestra comprensión y representación de la casualidad biológica.

Análisis probabilístico-causal

A partir de estas premisas se desprende que el diagnóstico clínico se realiza mediante el llamado método hipotético-deductivo denominado DN[4] (deductive-nomological model[5]). Pero esto no es realista, ya que el conocimiento médico utilizado en la toma de decisiones clínicas difícilmente contiene leyes deterministas causales que permitan explicaciones causales y, por ende, formular diagnósticos clínicos, entre otras cosas en el contexto de especialistas. Intentemos analizar nuevamente el caso de nuestras Mary Poppins, esta vez con un enfoque probabilístico-causal.

Consideremos un número de personas, incluidas las personas que informan de dolor orofacial que generalmente tienen degeneración ósea de la articulación temporomandibular. Sin embargo, también puede haber otras causas aparentemente no relacionadas. Debemos traducir matemáticamente la "relevancia" que tienen estas incertidumbres causales a la hora de determinar un diagnóstico.

La relevancia casual

Para hacer esto, consideramos el grado de relevancia causal de un evento con respecto a un evento donde:

  • = pacientes con degeneración ósea de la articulación temporomandibular.
  • = pacientes que informan dolor orofacial.
  • = pacientes sin degeneración ósea de la articulación temporomandibular.

Usaremos la probabilidad condicional , que es la probabilidad de que el evento ocurra solo después de que el evento haya ya ocurrió.

Con estas premisas la relevancia causal de la muestra de pacientes es:

dónde

indica la probabilidad de que algunas personas (entre consideradas) sufran dolor orofacial causado por la degeneración ósea de la articulación temporomandibular,

mientras

indica la probabilidad de que otras personas (siempre entre consideradas) sufran de Dolor Orofacial condicionado por algo diferente a la degeneración ósea de la Articulación Temporomandibular.

Dado que toda probabilidad sugiere que es un valor entre y , el parámetro será un número entre y .

Los significados que podemos darle a este número son los siguientes:

  • tenemos los casos extremos (que en realidad nunca ocurren) que son:
  • lo que indica que la única causa de dolor orofacial es la degeneración ósea de la ATM,
  • lo que indica que la causa del dolor orofacial nunca es la degeneración ósea de la ATM, sino otra cosa,
  •  lo que indica que la probabilidad de que el dolor orofacial sea causado por la degeneración ósea de la ATM o de otro modo es exactamente la misma,
  • y los casos intermedios (que son los realistas)
  • lo que indica que la causa del dolor orofacial es más probable que sea la degeneración ósea de la ATM,
  • lo que indica que la causa del dolor orofacial es más probable que no sea la degeneración ósea de la ATM.


Segundo abordaje clínico

(pasar el cursor sobre las imágenes)

  • Figura 1: Paciente refiriendo "Dolor orofacial en hemilateral derecha"

  • Figura 2: Estratigrafía de la ATM del paciente que muestra signos de aplanamiento condilar y osteofito

  • Figura 3: Tomografía computarizada de la ATM

  • Figura 4: Axiografía del paciente que muestra un aplanamiento del patrón masticatorio en el cóndilo derecho

  • Figura 5: Patrón interferencial EMG. Trazos superiores superpuestos correspondientes al masetero derecho, inferior al masetero izquierdo.


Sea entonces la probabilidad de encontrar, en la muestra de nuestras personas, individuos que presenten los elementos pertenecientes al conjunto mencionado

Para aprovechar la información proporcionada por este conjunto de datos, se introduce el concepto de partición de relevancia causal.:

La partición de la relevancia causal

Sea siempre la cantidad de personas sobre las que tenemos que realizar los análisis, si dividimos (según ciertas condiciones, como se explica a continuación) este grupo en subconjuntos con , se crea un clúster que se denomina "conjunto de particiones" :

donde con el simbolismo indica que la subclase está contenida en .

La partición , para que se defina como una partición de relevancia causal, debe tener estas propiedades:

  1. Para cada subclase se debe aplicar la condición es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto . Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es 'homogénea' .
  2. Cada subconjunto debe ser 'elemental', es decir, no debe dividirse en otros subconjuntos, porque si estos existieran no tendrían relevancia causal..

Supongamos ahora, por ejemplo, que la muestra de población , a la que pertenece nuestra buena paciente Mary Poppins, es una categoría de sujetos de 20 a 70 años. También suponemos que en esta población tenemos aquellos que presentan los elementos pertenecientes al conjunto de datos que corresponden a las pruebas de laboratorio mencionadas anteriormente y precisan en 'La lógica del lenguaje clásico'.

Supongamos que en una muestra de 10,000 sujetos de 20 a 70 tendremos una incidencia de 30 sujetos mostrando signos clínicos y . Preferimos utilizar estos informes para la demostración del proceso probabilístico porque en la literatura los datos sobre los signos y síntomas clínicos de los trastornos temporomandibulares tienen una variación demasiado amplia y una incidencia demasiado alta en nuestra opinión..[6][7][8][9][10][11]


Un ejemplo de una partición con presunta probabilidad en la que la degeneración de la ATM (Deg.TMJ) ocurre junto con los trastornos temporomandibulares (TMD) sería el siguiente:

dónde
dónde
dónde
dónde
«Una partición homogénea aporta lo que estamos acostumbrados a llamar Diagnóstico Diferencial.»


Situaciones clínicas

Estas probabilidades condicionales demuestran que cada una de las cuatro subclases de la partición es causalmente relevante para los datos del paciente en la muestra de población . Dada la partición antes mencionada de la clase de referencia, tenemos las siguientes situaciones clínicas:

  • Mary Poppins degeneración de la articulación temporomandibular Trastornos temporomandibulares
  • Mary Poppins degeneración de la articulación temporomandibular sin trastornos temporomandibulares
  • Mary Poppins sin degeneración de la articulación temporomandibular Trastornos temporomandibulares
  • Mary Poppins sin degeneración de la articulación temporomandibular sin trastornos temporomandibulares

Para llegar al diagnóstico final anterior, realizamos un análisis probabilístico-causal del estado de salud de Mary Poppins, cuyos datos iniciales fueron .

En general, podemos referirnos a un proceso lógico en el que examinamos los siguientes elementos:

  • un individuo:
  • su conjunto de datos inicial
  • una muestra de población a la que pertenece,
  • una probabilidad base

En este punto deberíamos introducir argumentos demasiado especializados que desviarían al lector del tema pero que tienen una alta importancia epistémica por lo que intentaremos extraer el hilo lógico más descrito del concepto Analysandum/Analysans..

El análisis probabilístico-causal de es entonces un par de las siguientes formas lógicas (Analysandum / Analysans[12]):

  • Analysandum : es una forma lógica que contiene dos parámetros: probabilidad de seleccionar una persona que tiene los síntomas y elementos pertenecientes al conjunto , y el individuo genérico que es propenso a esos síntomas.
  • Analysan : es una forma lógica que contiene tres parámetros: la partición , la individuo genérico perteneciente a la muestra de población y (Knowledge Base) que incluye un conjunto de enunciados de probabilidad condicionada.

Por ejemplo, se puede concluir que el diagnóstico definitivo es el siguiente:

- esto significa que nuestra Mary Poppins está 95% afectada por TMDs, ya que tiene una degeneración de la Articulación Temporomandibular además de los datos positivos

Final considerations

Tomamos un camino largo y tortuoso para comprender mejor la complejidad que encontró el colega que lucha con la gran responsabilidad ética de hacer un diagnóstico. Sin embargo, esta tarea se vuelve aún más compleja cuando necesitamos ser detallados y cuidadosos al realizar un diagnóstico diferencial..

Aquí nos adentramos en un tema delicado, que se vincula con los contenidos epistemológicos y que en primer lugar se relató en la "Introducción". Estamos hablando de:

  • Interdisciplinariedad:
    En política científica, generalmente se reconoce que la resolución de problemas basada en la ciencia requiere investigación interdisciplinaria (IDR), como propone el proyecto de la UE denominado Horizonte 2020.[13]. En un estudio reciente, los autores se centran en la cuestión de por qué los investigadores tienen dificultades cognitivas y epistémicas para realizar la IDR. Se cree que la pérdida del interés filosófico en la epistemología de la investigación interdisciplinaria es causada por un paradigma filosófico de la ciencia llamado "Paradigma Físico de la Ciencia", que impide el reconocimiento de importantes cambios de IDR tanto en la filosofía de la ciencia como en la investigación..
    El paradigma filosófico alternativo propuesto, denominado 'Paradigma de la Ingeniería de la Ciencia', hace supuestos filosóficos alternativos sobre aspectos como el propósito de la ciencia, el carácter del conocimiento, los criterios epistémicos y pragmáticos para la aceptación del conocimiento y el papel de las herramientas tecnológicas. En consecuencia, los investigadores científicos necesitan los llamados andamios metacognitivos para ayudarlos en el análisis y la reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas..
    En la investigación interdisciplinaria, los andamios metacognitivos ayudan a la comunicación interdisciplinaria a analizar y articular cómo la disciplina genera conocimiento.[14][15]

Este concepto está ligado al tema discutido anteriormente en el que el colega debe ser consciente de su propia 'Incertidumbre subjetiva' (debido a un lenguaje lógico clásico 'enfermo o sano') y de la 'Incertidumbre objetiva' (debido a un lenguaje lógico probabilístico ' probablemente enfermo o probablemente sano '). No es complicado probar esta afirmación: la incertidumbre de la que hablamos deriva del hecho de que los elementos, afirmaciones, datos, clases y subclases mencionados y que construyen el aparato de la lógica del lenguaje probabilístico: Analysandum y Analysan son elementos que existen en un mundo específico, y en este caso en un contexto dental en el que el elemento del proceso indica indiscutiblemente un "conocimiento básico" solo en un contexto dental específico.

Esta conclusión confirmada por el dentista fue la siguiente:

o mejor: Creo en un 95% que Mary Poppins se ve afectada por TMD ya que tiene una degeneración de la articulación temporomandibular además de la positividad de los datos

Pero sucede algo extraño porque de la nada, un investigador, que usa 'andamios metacognitivos'[16] para una implementación en el análisis y reconstrucción de cómo se construye el 'conocimiento' en diferentes disciplinas, exige una respuesta a la siguiente pregunta del dentista:

Question 2.jpg
«...Existe otro mundo o contexto, paralelo al tuyo, en el que además de los datos D hay otros datos desconocidos para ti?»

y aumentar la dosis: somete a Mary Poppins a las siguientes pruebas electrofisiológicas del trigémino, etiquételas como lo hicimos anteriormente para los datos del conjunto generando otro conjunto que contenga un número de datos desconocidos (que no pertenecen a la rama puramente dental) creando así un conjunto completamente nuevo que llamaremos (llamado precisamente debido a la presencia de datos desconocidos para el contexto dental).

 Informe radiológico positivo de la ATM en la Figura 2

Informe de TC positivo de la ATM en la Figura 3

Informe axiográfico positivo de los trazos condilares en la Figura 4

Patrón de interferencia EMG asimétrico en la Figura 5

Jaw jerk en la Figura 6

Período de silencio mecánico en la Figura 7

CT del músculo masetero derecho en la Figura 8


Tercer enfoque clínico

(pasar el cursor sobre las imágenes)


  • Figura 1: Paciente refiriendo "Dolor orofacial en hemilateral derecha)

  • Figura 2: Estratigrafía de la ATM del paciente que muestra signos de aplanamiento condilar y osteofito

  • Figura 3: Tomografía computarizada de la ATM

  • Figura 4: Axiografía del paciente que muestra un aplanamiento del patrón masticatorio en el cóndilo derecho

  • Figura 5: Patrón interferencial EMG. Trazos superiores superpuestos correspondientes al masetero derecho, inferior al masetero izquierdo.

  • Figura 6: Sacudida de la mandíbula detectada electrofisiológicamente en los maseteros derecho (trazos superiores) e izquierdo (trazos inferiores)

  • Figura 7: Período de silencio mecánico detectado electrofisiológicamente en los maseteros derecho (trazos superpuestos superiores) e izquierdo (trazos superpuestos inferiores)

  • Figura 8: TC axial del macizo facial en el que hay una marcada hipertrofia del masetero derecho


De esta forma se ha demostrado que, inevitablemente,

«la lógica del lenguaje médico se basa más o menos en datos que derivan de un mundo o contexto específico o más bien, un contexto especializado en el que el perímetro que delimita este conocimiento no nos permite proyectarnos en contextos paralelos»


Al explorar esta línea perimetral del contexto especializado, crearemos un área cercana a ella que llamaremos la 'zona difusa' o 'lógica difusa' que discutiremos en el próximo capítulo..


Question 2.jpg
«... de lo que parece ni siquiera con una lógica de lenguaje probabilístico seremos capaces de definir un diagnóstico exacto.»
(de hecho, por esta razón también deberíamos considerar Lenguaje de lógica Fuzzy)
Bibliography & references
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  6. ↑ Pantoja LLQ, De Toledo IP, Pupo YM, Porporatti AL, De Luca Canto G, Zwir LF, Guerra ENS, «Prevalence of degenerative joint disease of the temporomandibular joint: a systematic review», in Clin Oral Investig, 2019.
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  13. ↑ European Union, Horizon 2020
  14. ↑ Boon M, Van Baalen S, «Epistemology for interdisciplinary research - shifting philosophical paradigms of science», in Eur J Philos Sci, 2019.
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  15. ↑ Boon M, «An engineering paradigm in the biomedical sciences: Knowledge as epistemic tool», in Prog Biophys Mol Biol, 2017.
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  16. ↑ Boon M, Van Baalen S, «Epistemology for interdisciplinary research - shifting philosophical paradigms of science», in Eur J Philos Sci, 2019.
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