Lab:Indice Neuro Gnatologico Funzionale

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Scopo di questo capitolo è la costruzione di un indice matematico adimensionale, nel seguito nominato Indice Neuro Gnatologico Funzionale (NGF), che fornisca una misura dell'integrità del sistema nervoso trigeminale e neuromasticatorio del paziente. Esso sarà finalizzato ad individuare eventuali situazioni di danni organici che si manifestano con una sintomatologia legata a dolori orofacciali. L'indice sarà definito di modo da inglobare il contributo di tre diverse componenti (simmetria organica, simmetria funzionale, eccitabilità neurale), ognuno dei quali viene opportunamente misurato mediante esami elettrofisiologici trigeminali che restituiscono i dati di latenza ed area integrale delle risposte evocate attraverso stimolazione elettrica e meccanica. Il valore dell'indice verrà quindi interpretato mediante logica fuzzy, al fine di classificare il paziente all'interno di un'area di rischio di danno organico. Il modello è stato costruito analizzando i dati relativi ad un campione di 40 pazienti, di cui 30 sani e 10 malati.

Introduzione

Dopo un lungo percorso su temi a volte evitati dalla Comunità Scientifica odontoiatrica, abbiamo maturato la consapevolezza che per dare una entità clinica 'oggettiva' alla diagnostica ed alle terapie riabilitative masticatorie, si dovrebbe pensare ad un modello che restituisca un dato di 'Stato' del sistema' con, auspicabilmente, alcune caratteristiche esposte nel capitolo 'Logica di Sistema Fuzzy' e nel capitolo 'La diagnostica di Schrödinger', quali:,

1. 'Realtà mesoscopica' del Sistema considerato: a differenza degli indici di tipo macroscopico e descrittivi ortodontici ed odontoiatrici generali già menzionati nel capitolo 'Logica di Sistema', l'indice che si andrà a proporre verrà realizzato attraverso metodi elettrofisiologici trigeminali che rispondono essenzialmente al requisito di una osservazione mesoscopica del sistema. (per approfondire l'argomento si legga 'Elettromiografia di superficie')
2. 'Empirismo costruttivo': una posizione filosofica secondo cui la scienza mira ad essere empiricamente adeguata e nulla più. L’adeguatezza empirica è precisamente la corretta previsione dei risultati sperimentali, mentre il giudizio riguardo alla realtà degli enti e dei processi inosservabili usati dalle teorie scientifiche per spiegare tali dati è sospeso, in quanto non può essere che arbitrario ed irrilevante per la comprensione della pratica scientifica.
3. 'Adimensionalità': In matematica applicata alle scienze, un numero adimensionale, o numero puro, o gruppo adimensionale, è una grandezza fisica esprimibile come un numero senza alcuna unità di misura. Le costanti fisiche fondamentali sono adimensionali: tutte le costanti dimensionali non sono delle costanti fisiche fondamentali in quanto dipendono dal sistema di unità di misura scelto e possono essere interpretate come fattori di conversione. Tale gruppo viene generalmente definito come prodotto o rapporto di quantità dimensionali di riferimento, in modo tale che il risultato sia privo di dimensione; la scelta delle grandezze di riferimento è fondamentale, giacché una scelta arbitraria porterebbe a un risultato puramente formale.
4. Connettività: Per connettività si intende la connessione dei processi funzionali di un Sistema alla morfologia ed integrità anatomica del sistema stesso. Nei sistemi con attività neurosensomotorie bilaterali come i nervi cranici ed in particolare il sistema masticatorio, implica una sorta di simmetria e sincronicità funzionale legata alla integrità della simmetria anatomica. Le discrepanza tra queste due entità possono rilevare un danno organico oppure una disfunzione del sistema.
6. 'Logica Fuzzy': come già esposto più volte dalla 'Introduzione' ai capitoli riguardanti la 'Logica di linguaggio medico', la valutazione sperimentale e clinica si sta evolvendo in un modello più stocastico che deterministico ed in questo contesto la statistica 'Fuzzy’ ha delle caratteristiche interpretative del fenomeno che si avvicina di più alla rappresentazione della realtà biologica. La 'Incertezza' nella diagnostica è quindi sfumata e questa dialettica limita le certezze del P-value, dei cutoff e quant'altro. Come si comprenderà meglio nell'esposizione dei successivi capitoli, il modello diagnostico da noi proposto si articola in più fasi: analisi di 'Stato' di sistema (modello matematico su dati di laboratorio); inserimento dei risultati dei dati in un processo statistico 'fuzzy' per convergere in un modello diagnostico quantistico, descritto nel capitolo 'La diagnostica di Schrödinger'. In questa fase siamo, dunque, alla descrizione dell'analisi di 'Stato' di Sistema che sostanzialmente determinerà l'indice Neuro Gnatologico Funzionale.
   

Indice Neuro Gnatologico Funzionale

Si vuole definire, perciò, un indicatore, di qui in poi denominato Indice NGF (Indice Neuro Gnatologico Funzionale) e siglato in 'Indice $\alpha$' ma riportato nel modello per semplicità come $\alpha$, che elabori un dato oggettivo utile a valutare l’integrità del sistema nervoso trigeminale e neuromasticatorio in un campione di 30 soggetti sani ed un gruppo di 10 persone malate.

Tutti i soggetti malati sono stati studiati e classificati come affetti da Disordini temporomandibolari seguendo il protocollo del Research Diagnostic Criteria (RDC) da un team di odontoiatri. La sintomatologia principalmente riferita era dolore muscolare e dell'articolazione Temporomandibolare (TMJ) oltre ad altre manifestazioni come artralgie, instabilità posturale, vertigini, mal di schiena e cefalea muscolotensiva. Tutti i pazienti provenivano da altri colleghi odontoiatri i quali avevano già formulato una diagnosi di DTMs seguendo anche loro i protocolli RDC.

A seguito della costruzione dell'indice $\alpha$, avendo avuto una visione più dettagliata ed ampia del sistema neuromotorio trigeminale dei pazienti, si è richiesta una consulenza per i malati ad altri colleghi neurologi, neurofisiologi, internisti ed otorinolaringoiatri oltre che gnatologi e neurognatologi, per definire una corretta diagnosi per ciascun paziente. Questa procedura è stata denominata 'Control Expert' (CE), ad indicare un controllo specialistico da parte di esperti in altre discipline.

Importante questo ulteriore passaggio al fine di valutare accuratezza, sensibilità e specificità dello 'Indice $\alpha$' e paragonare il peso scientifico clinico di quest'ultimo rispetto allo RDC. Ciò nella speranza di riuscire ad essere molto più dettagliati e rapidi nella diagnostica differenziale, in casi di patologie molto gravi che simulano almeno nelle prime fasi una manifestazione clinica simile a quella dei DTMs e/o Dolore Orofacciale. Oltre a questo obiettivo nobile, non va dimenticato che un dato oggettivo scientificamente valido e clinicamente inconfutabile potrà risolvere gli innumerevoli dubbi ed incertezze insite negli indici ortodontici ed odontoiatrici riabilitativi di cui si è parlato nei capitoli precedenti.

Formalismo matematico

Indice $\alpha$

Tale indicatore, come anticipato, metterà in relazione la simmetria organica, la simmetria funzionale e l’eccitabilità neuromotoria trigeminale attraverso metodiche elettrofisiologiche trigeminali. In questo senso, l’Indice Neuro Gnatologico Funzionale '$\alpha$' sarà la composizione di quattro funzioni ma il modello si può estendere ad ulteriori funzioni appropriatamente scelte:

«$\alpha ={\frac {O_{s}}{F_{s_{1}}+F_{s_{2}}}}\cdot {\bar {e}}$»

Figure 1: Segmentazione funzionale ed organica del Sistema Nervoso Trigeminale

Nel riquadro si può osservare il modello matematico dell'Indice $\alpha$, che indica lo 'Stato' del Sistema Nervoso Centrale e Periferico Trigeminale ed in particolare è costruito dal rapporto tra la simmetria strutturale od organica siglata '$O_{s}$' e la simmetria funzionale del Sistema Nervoso Trigeminale '${F_{s_{1}}+F_{s_{2}}}$'. Questo rapporto successivamente viene moltiplicato per l'eccitabilità del Sistema neuromotorio trigeminale '${\bar {e}}$' . In figura 1 viene schematizzato la segmentazione funzionale ed organica del Sistema Nervoso Trigeminale testabile attraverso procedure elettrofisiologiche ed in particolare:

«${O_{s}}$»

Figure 2: Analisi di simmetria organico/funzionale tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale dei Root-MEPs. Da sottolineare che la valutazione organico/funzionale è ben distinta dalla valutazione funzionale del Sistema, come vedremo più avanti nel testo.

che sta per 'Organic _simmetry': si intende una funzione neuromotoria che restituisce lo 'Stato Organico' (integrità della struttura anatomo-funzionale) del Sistema neuromotorio masticatorio e nello specifico evidenzia il gradiente di simmetria tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale del potenziale evocato motorio delle radici trigeminali. (Figura 2)

«$F_{s_{1}}$»

Figura 3: Analisi funzionale di simmetria tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale del Jaw jerk.

che sta per 'Functional _{symmetry 1}': si intende una funzione neuromotoria che restituisce lo 'Stato Funzionale' del Sistema neuromotorio masticatorio e nello specifico evidenzia il gradiente di simmetria funzionale tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale del riflesso mandibolare (Figura 3)

«$F_{s_{2}}$»

Figura 4: Analisi funzionale di simmetria tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale del Periodo Silente Masseterino meccanico.

che sta per 'Functional _{symmetry 2}' : si intende una funzione neuromotoria che restituisce lo 'Stato Funzionale' del Sistema neuromotorio masticatorio e nello specifico evidenzia il gradiente di simmetria funzionale tra lati della latenza all'onset e dell'area integrale del periodo silente masseterino meccanico. (Figura 4)

«${\bar {e}}$»

Figura 5: Quantificazione dell'eccitabilità neuromotoria attraverso il test elettrofisiologico del 'Ciclo di Recupero Masseterino'

che sta per 'Excitability': si riferisce al dato uscente del 'Ciclo di Recupero Masseterino' ed indica lo 'Stato' di eccitabilità del Sistema. (Figura 5)

Proprietà della funzione

Si vuole costruire un indice NGF ($\alpha$) che rispetti le seguenti proprietà:

• $0\leq \alpha <1$
• $\alpha$ decrescente rispetto alle variabili che individuano il delta tra lato destro e sinistro relativamente a latenza ed area integrale
• $O_{s}=1$ in caso di simmetria massima (delta tra lato destro e sinistro relativamente a latenza ed area integrale nulli)
• $F_{s_{1}}+F_{s_{2}}=1$ in caso di simmetria massima (delta tra lato destro e sinistro relativamente a latenza ed area integrale nulli)
• $0<{\bar {e}}<1,$ per $x,y>0$
• $\alpha =0$ per pazienti che mostrano un valore di simmetria organica al di sotto di una certa soglia.

Definizione dell'Indice $\alpha$

L’Indice NGF ($\alpha$) è funzione di otto variabili, individuate come nel seguito descritto:

$\alpha (\Delta _{1},\Delta _{2},\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6},S_{1},S_{2})={\frac {O_{s}(\Delta _{1},\Delta _{2})\cdot I_{A}}{F_{s_{1}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})+F_{s_{2}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})}}\cdot {\bar {e}}(SP_{1},SP_{2})$,

dove $\Delta _{i}={\frac {\Gamma _{i}}{M_{i}}},$ per $i=1,...,6$

e

«$\Gamma _{1},\Gamma _{2}$»

si riferiscono ai dati delle risposte evocate attraverso la stimolazione elettrica transcraniale bilaterale delle Radici Trigeminali siglate con _bRoot-MEPs e nello specifico:

• $\Gamma _{1}:$ differenza in valore assoluto della latenza tra lato DX e SX per Root-Meps
• $\Gamma _{2}:$ differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per Root Meps

«$\Gamma _{3},\Gamma _{4}$»

si riferiscono ai dati delle risposte riflesse da stimolazione meccanica mandibolare chiamata jaw jerk reflex e nello specifico

• $\Gamma _{3}:$ differenza in valore assoluto della latenza tra lato DX e SX per Jaw Jerk
• $\Gamma _{4}:$ differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per Jaw Jerk

«$\Gamma _{5},\Gamma _{6}$»

si riferiscono ai dati delle risposte riflesse da stimolazione elettrica mentoniera chiamate 'Periodo Silente elettrico masseterino' e da stimolazione meccanica mandibolare nelle condizioni di massimo reclutamento muscolare chiamata 'Periodo Silente Meccanico' e nello specifico

• $\Gamma _{5}:$ differenza in valore assoluto della latenza tra lato DX e SX per il periodo silente elettrico
• $\Gamma _{6}:$ differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per il periodo silente meccanico

• $M_{1}$ = 0.05. Si tratta del valore normativo di riferimento per il delta della latenza tra lato DX e SX in pazienti sani, relativamente all' esame della Root-Meps.

• $M_{2}$ = 3.81 = $\mu _{1}+2\sigma _{1}$, dove
  • $\mu _{1}={\frac {\sum _{k=1}^{N}\Gamma _{2,k}}{N}}$, con $N=$ #$\{{\text{pazienti sani nel campione}}\}$ e $\Gamma _{2,k}$ : differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per Root Meps nel k-esimo paziente sano del campione
  • $\sigma _{1}={\frac {\sum _{k=1}^{N}(\Gamma _{2,k}-\mu _{1})^{2}}{N}}$

• $M_{3}$ = $1.00$. Si tratta del valore normativo di riferimento per il delta della latenza tra lato DX e SX in pazienti sani, relativamente all'esame del Jaw Jerk.

• $M_{4}$ = $0.53$ = $\mu _{2}+2\sigma _{2}$, dove
  • $\mu _{2}={\frac {\sum _{k=1}^{N}\Gamma _{4,k}}{N}}$, con $N=$ #$\{{\text{pazienti sani nel campione}}\}$ e $\Gamma _{4,k}$ : differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per Jaw Jerk nel k-esimo paziente sano del campione
  • $\sigma _{2}={\frac {\sum _{k=1}^{N}(\Gamma _{4,k}-\mu _{2})^{2}}{N}}$

• $M_{5}$ = $1.50$. Si tratta del valore normativo di riferimento per il delta della latenza tra lato DX e SX in pazienti sani, relativamente all'esame del periodo silente elettrico.

• $M_{6}$ = $2.03$ = $\mu _{3}+2\sigma _{3}$, dove
  • $\mu _{3}={\frac {\sum _{k=1}^{N}\Gamma _{6,k}}{N}}$, con $N=$ #$\{{\text{pazienti sani nel campione}}\}$ e $\Gamma _{6,k}$ : differenza in valore assoluto dell’area integrale tra lato DX e SX per periodo silente meccanico nel k-esimo paziente sano del campione
  • $\sigma _{3}={\frac {\sum _{k=1}^{N}(\Gamma _{6,k}-\mu _{3})^{2}}{N}}$

«$SP_{1},SP_{2}$»

si riferiscono al dato uscente del 'Ciclo di Recupero Masseterino'. Si tenga presente che la valutazione del 'Ciclo di recupero masseterino' è stata determinata evocando le risposte soltanto da un lato di stimolazione elettrica. In particolare:

• $SP_{1}$: valore corrispondente all’area integrale del ciclo di recupero masseterino evocato dallo stimolo condizionante $S_{1}$
• $SP_{2}$: valore corrispondente all’area integrale del ciclo di recupero masseterino evocato dallo stimolo test $S_{2}$

La necessità di scalare le variabili $\Gamma _{i}$ mediante le $M_{i}$ discende dalla presenza di grandezze con unità di misura differenti (ms per la latenza e mV/ms per l'area integrale). Quando possibile, si sono attribuiti alle $M_{i}$ i valori normativi riportati in letteratura per i pazienti sani. Nei casi in cui questi non fossero disponibili, si è scelto di far riferimento alle medie e deviazioni standard campionarie, come sopra indicato.

Per quanto riguarda la funzione ${\bar {e}}$, come vedremo nel seguito, il suo argomento risulterà per costruzione adimensionale in quanto considereremo il rapporto dei cicli di recupero $SP_{1}$ e $SP_{2}$.

• $A:=\{O_{s}\geq a\}$ e $a=0.39={\bar {\mu }}-3{\bar {\sigma }}$
  • ${\bar {\mu }}={\frac {\sum _{k=1}^{N}O_{s,k}(\Delta _{1,k},\Delta _{2,k})}{N}}$, con $N=$ #$\{{\text{pazienti sani nel campione}}\}$ e $O_{s,k}$ : valore del contributo legato alla simmetria organica nel k-esimo paziente sano del campione
  • ${\bar {\sigma }}={\frac {\sum _{k=1}^{N}(O_{s,k}(\Delta _{1,k},\Delta _{2,k})-{\bar {\mu }})^{2}}{N}}$

Si ricorda che la funzione indicatrice è così definita: $I_{A}(x)={\begin{cases}1&{\text{se }}x\in A\\0&{\text{se }}x\not \in A\end{cases}}$.

La presenza nella formula della funzione indicatrice permette di attribuire all'indice un valore nullo nel caso in cui il valore di simmetria organica del paziente sia al di sotto di una soglia prestabilita.

Formula per Indice $\alpha$

Alla luce delle suddette proprietà da soddisfare, la struttura individuata in precedenza per l'indice NGF $\alpha$, ossia:

$\alpha ={\frac {O_{s}(\Delta _{1},\Delta _{2})\cdot I_{\{O_{s}\geq a\}}}{F_{s_{1}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})+F_{s_{2}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})}}\cdot {\bar {e}}(SP_{1},SP_{2})$,

può essere esplicitata come segue:

$O_{s}(\Delta _{1},\Delta _{2})={\frac {0.7+\Delta _{1}}{1+\Delta _{1}+\Delta _{2}}}\cdot \exp(-\Delta _{1})+{\frac {0.3+\Delta _{2}}{1+\Delta _{1}+\Delta _{2}}}\cdot \exp(-\Delta _{2})$

$F_{s_{1}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})={\frac {0.35+\Delta _{3}}{1+\Delta _{3}+\Delta _{4}+\Delta _{5}+\Delta _{6}}}\cdot \exp(\Delta _{3})+{\frac {0.15+\Delta _{4}}{1+\Delta _{3}+\Delta _{4}+\Delta _{5}+\Delta _{6}}}\cdot \exp(\Delta _{4})$

$F_{s_{2}}(\Delta _{3},\Delta _{4},\Delta _{5},\Delta _{6})={\frac {0.35+\Delta _{5}}{1+\Delta _{3}+\Delta _{4}+\Delta _{5}+\Delta _{6}}}\cdot \exp(\Delta _{5})+{\frac {0.15+\Delta _{6}}{1+\Delta _{3}+\Delta _{4}+\Delta _{5}+\Delta _{6}}}\cdot \exp(\Delta _{6})$

${\bar {e}}(SP_{1},SP_{2})=tanh{\biggl (}{\frac {SP_{1}}{SP_{2}}}{\biggr )}$

Dato l’elevato campo di variazione, si è scelto di calcolare la tangente iperbolica del rapporto tra $SP_{1}$ e $SP_{2}$, affinché il coefficiente moltiplicativo del rapporto tra simmetria organica e funzionale variasse da $0,91\pm 0,06$: esso quindi tende a 1 per i soggetti sani e decresce progressivamente (tendendo a 0 al limite) per i soggetti che presentano una condizione di ipereccitabilità da $0,85$ in giù.

Risultati preliminari

Come già anticipato nell'introduzione, tutti i soggetti malati giunti alla nostra osservazione erano riferiti da altri colleghi che avevano già definito una diagnosi di Disordini temporomandibolari (TMDs) seguendo il protocollo del Research Diagnostic Criteria (RDC). La sintomatologia principalmente riferita era dolore muscolare e dell'articolazione Temporomandibolare (TMJ) oltre ad altre manifestazioni come artralgie, instabilità postulare, vertigini, mal di schiena e cefalea muscolotensiva.

La tabella 1 di seguito illustra i valori dell'Indice Neuro Gnatologico Funzionale $\alpha$ ottenuti sul campione di 30 pazienti sani ed i 10 malati primariamente diagnosticati come TMDs.

Questa impostazione concettuale, quella di dividere lo studio in un risultato preliminare ed uno definitivo, è emersa da una osservazione clinica ed epidemiologica riguardante i TMDs e dei dolori Orofacciali. Le osservazioni considerate sono le seguenti:

1. Come si evince da un coraggioso articolo, pochissimi dentisti sono in grado di diagnosticare la malattia occlusale e tra coloro che diagnosticano molti ricorrono a modalità di trattamento aggressive inquadrate come terapie irreversibili quali ortodonzia, implantoprotesi e chirurgia ortognatica. Ci sono, tuttavia, controversie sulla qualità della vita nei pazienti DTM trattati e non trattati.
2. Tanto è vero che uno studio costruito sulla base dei risultati di una revisione sistematica e della meta-analisi ha dimostrato che i pazienti con TMD hanno una qualità di vita peggiore, che è direttamente correlata alla maggiore intensità del dolore e disabilità riportate dai pazienti nei gruppi RDC/TMD I e III (cioè disturbi muscolari e artralgia/artrite/artrosi, rispettivamente) rispetto al gruppo II (ossia, spostamento del disco). Tuttavia, sia per motivi estetici che funzionali, il paziente a volte viene trattato con chirurgia ortognatica che nella maggior parte delle volte risolve il problema anche se ci vuole sempre molta cautela nell'indicazione chirurgica.
3. Il ruolo della chirurgia ortognatica, ovviamente, per la correzione delle deformità dentofacciali è ampiamente accettato. Tuttavia, il suo ruolo nel trattamento dei disturbi dell'articolazione temporomandibolare (TMD) è piuttosto controverso. I sintomi di TMD dovrebbero essere trattati indipendentemente dalle deformità dentofacciali. Comprendendo che la TMD può potenzialmente peggiorare in seguito a chirurgia ortognatica, è importante modificare il piano di trattamento chirurgico per ridurre al minimo il rischio di esacerbazione del dolore, della disfunzione e del riassorbimento condilare dell'ATM. Si intravede già da queste prime considerazioni una sorta di incoerenza logistica nell'inquadramento nosologico, ancor di più se si considera le conclusioni al punto 4.
4. Certamente, la chirurgia ortognatica, come si legge in un articolo relativamente recente, ha causato una diminuzione dei sintomi di TMD per molti pazienti che avevano sintomi prima dell'intervento, ma ha creato sintomi in un gruppo più piccolo di pazienti che erano asintomatici prima dell'intervento. La presenza di sintomi prechirurgici di TMD o il tipo di deformità della mandibola non ha identificato quali TMD dei pazienti sarebbero migliorati, sarebbero rimasti gli stessi o sarebbero peggiorati dopo l'intervento. Forse la causa è l'occlusione come si legge al punto 5?
5. L'occlusione ha un posto importante all'interno del concetto multifattoriale dell'eziopatogenesi del disturbo temporomandibolare (TMD) così come in ogni forma di trattamento odontoiatrico. I muscoli masticatori e le articolazioni temporomandibolari sono direttamente collegati alle relazioni occlusali e i DTM sono tradizionalmente collegati ai disturbi occlusali. Il trattamento occlusale iniziale può essere applicato a tutti i pazienti con DTM, indipendentemente dal fatto che abbiano denti intatti rispetto ai rapporti occlusali fisiologici e nei pazienti che necessitano di un trattamento ortodontico o protesico o di una procedura di chirurgia orale. Sebbene la professione odontoiatrica riconosca principalmente l'importanza del trattamento occlusale dei problemi di TMD, la loro relazione è controversa perché non è rigorosamente dimostrata in numerosi studi scientifici. L'occlusione, perciò, potrebbe non essere la sola causa dominante dei problemi di TMD e dei dolori orofacciali. Per queste incertezze e controversie si è dato spazio ad un protocollo diagnostico specifico per i DTMs, come descritto al punto 6.
6. Un interessante studio ha esplorato i principi e il processo associati alla diagnosi dei disturbi temporomandibolari (TMD) attraverso la realizzazione di un protocollo diagnostico chiamato Research Diagnostic Criteria per i TMDs (RDC/TMD) e sono stati sviluppati sui principi fondamentali di un sistema a doppio asse che riflette il modello biopsicosociale; una chiara operatività per l'affidabilità della diagnostica e la considerazione di diagnosi multiple. La conclusione fu che sono necessari ulteriori indagini sull'eziologia e sul suo potenziale contributo alla revisione della tassonomia, in particolare nel contesto di malattie complesse. Cosa significa malattie complesse? Forse difficili da diagnosticare? Oppure la difficoltà sta nel separare la sovrapposizioni di sintomi e segni clinici, come si evince dal punto 7?
7. Gli algoritmi diagnostici dell'Asse I dei criteri diagnostici di ricerca originali per i disturbi temporomandibolari (RDC/TMD) si sono dimostrati affidabili. Tuttavia, il progetto di convalida ha stabilito che la validità dell'Asse I di RDC/TMD era inferiore alla sensibilità target di ≥ 0,70 e alla specificità ≥ 0,95. Di conseguenza, questi risultati empirici hanno supportato lo sviluppo di algoritmi diagnostici RDC/TMD Asse I rivisti che sono stati successivamente dimostrati validi per il più comune DTM correlato al dolore e per un disturbo intra-articolare dell'articolazione temporomandibolare (ATM). Gli strumenti RDC/TMD Axis II originali si sono dimostrati affidabili e validi. Partendo da questi risultati e revisioni, sono stati convocati due workshop internazionali di consenso, dai quali sono state ottenute raccomandazioni per la finalizzazione di nuovi algoritmi diagnostici Asse I e nuovi strumenti Asse II. Questo RDC, anche se molto blasonato, non ha mai dominato la sfera scientifica tanto è vero che anche gli stessi promotori si sono accorti dei limiti del protocollo.
   

Senza dilungarci troppo, a queste perplessità nosologiche e di logica di linguaggio medico non formale ( vedi capitoli su logica di linguaggio medico) si aggiunge la consapevolezza di alcuni ricercatori, i quali fanno notare che il problema non è solo di tipo clinico bensì etico, come si evince dal contenuto dello studio nel riquadro.

«Gli autori affermano che quei dentisti che continuano a seguire i vecchi modelli meccanicistici dell'eziologia e del trattamento della TMD non solo sono scientificamente fuori passo, ma stanno mettendo a rischio il benessere dei loro pazienti fornendo interventi irreversibili non necessari di modifica del morso e di riposizionamento della mandibola. Pertanto, il dibattito su questi temi non dovrebbe essere focalizzato esclusivamente sul merito scientifico, ma anche sugli obblighi etici stringenti che i dentisti hanno a seguito della letteratura scientifica contemporanea sui DTM.»

Detto questo, si evince che il problema nosologico non dipende dalla mancanza di lavori scientifici, dalla volontà degli operatori sanitari e dei ricercatori, ma da una forma mentis che focalizza il problema in modo deterministico nel senso di causa-effetto. Invece i 'Sistemi Complessi', come appunto il Sistema Masticatorio, non funzionano in modo lineare ma stocastico e le relative probabili certezze deterministiche dovrebbero essere convertite in relative probabili incertezze stocastiche.

L'indice $\alpha$, perciò, è stato costruito sull'analisi del Sistema Nervoso Centrale e Periferico Trigeminale, ma i dati uscenti devono essere interpretati clinicamente: per essere validati devono essere sottoposti ad un trattamento statistico che noi abbiamo scelto nel modello fuzzy, come descritto in altri capitoli e che in questo contesto riproponiamo attraverso la definizione di una Membership function da applicare ai risultati ottenuti dall'Indice $\alpha$ .

Ovviamente per avere un valore clinico significativo, i risultati statistici che ne emergono dovrebbero essere comparati con altre fonti scientificamente validate ed accettate dalla Comunità Scientifica Internazionale (CSI). Per questo motivo come primo step i dati uscenti dall'Indice $\alpha$ sono stati appaiati alla classificazione RDC, passaggio indicato come, appunto, 'Risultati preliminari'.

Risultati del modello

La Tabelle 1 e 2 mostrano i risultati ottenuti dal rapporto tra la componente organica e quella funzionale nei pazienti del campione .

Tabella 1 Healthy subjects ${\frac {O_{s}}{F_{s_{1}}+F_{s_{2}}}}$ 1 0,443848813 2 0,391660074 3 0,379012751 4 0,599836709 5 0,291395779 6 0,538782785 7 0,298296807 8 0,497574505 9 0,342380242 10 0,364141996 11 0,525613569 12 0,454153039 13 0,387511242 14 0,246965062 15 0,40272341 16 0,518072386 16 0,581579262 18 0,69649129 19 0,330931941 20 0,378586897 21 0,35779071 22 0,212631919 23 0,658476357 24 0,700922682 25 0,499627532 26 0,384592735 27 0,583786231 28 0,590684854 29 0,424134754 30 0,484296338 Mean 0,452216756 Max 0,700922682 Min 0,212631919

Tabella 2 Diseased subjects RDC ${\frac {O_{s}}{F_{s_{1}}+F_{s_{2}}}}$ TMDs 0,078626886 TMDs 0,026603701 TMDs 0,000155708 TMDs 9,3358E-05 TMDs 0,005868564 TMDs 0,000182303 TMDs 0,013379819 TMDs 0,004000562 TMDs 0,160489572 TMDs 0,440451415 Mean 0,072985189 Max 0,440451415 Min 0,000093358

E' importante spendere attenzione sulla comprensione dei dati delle due tabelle precedenti. La media calcolata sul campione di soggetti sani pari a 0,45 mostra una percentuale del 45% di connettività che a volte viene interpretata come 'Coerenza' tra i processi funzionali ${F_{s_{1}}+F_{s_{2}}}$e la stabilità organico/funzionale $O_{s}$.

Questa percentuale di connettività nei sani va da un minimo del $21\%$ ad un massimo del $70\%$ , mentre decresce drasticamente verso $0$ e precisamente ad una media di $0,072$ nei malati, dimostrando una evidente mancanza di connettività tra la componente funzionale ed organica, condizione che da ora chiameremo 'Incoerenza di Stato' per distinguerla dal termine forviante della 'Decoerenza di Stato'.

Le tabelle 3 e 4 di seguito mostrano i risultati ottenuti per l'indice NGF sui pazienti del campione, con indicazioni dei valori di media e deviazione standard calcolati rispettivamente sui sani e sui malati. La differenza rispetto alle tabelle 1 e 2 precedenti risiede nel fatto che il rapporto tra componente organica e funzionale viene qui moltiplicata per l'eccitabilità.

Tabella 3 Healthy subjects RDC protocol α Index 1 0,3576703434 2 0,3916353968 3 0,3579607340 4 0,5522381277 5 0,2556222220 6 0,4653835878 7 0,2647790800 8 0,4796755464 9 0,3418267349 10 0,3005515849 11 0,4560897057 12 0,3717479413 13 0,3403007235 14 0,2427038926 15 0,4027232140 16 0,5145622383 16 0,5650367439 18 0,6522602738 19 0,3304537432 20 0,3763831926 21 0,3512625456 22 0,1923918700 23 0,5647913696 24 0,6155338680 25 0,4950486047 26 0,3231765318 27 0,4963230834 28 0,4939577621 29 0,3617409886 30 0,4346089155 Mean 0,4116146855 S.D. 0,1128754195 Mean+2SD 0,6373655245 Mean-3SD 0,0729884271 Max 0,6522602738 Min 0,1923918700

Tabella 4 Diseased subjects RDC protocol α Index TMDs 0,0721317601 TMDs 0,0205009735 TMDs 0,0001479464 TMDs 0,0000735941 TMDs 0,0055563914 TMDs 0,0000000000 TMDs 0,0000000000 TMDs 0,0020449843 TMDs 0,1155980987 TMDs 0,3172501831 Mean 0,0533303932 S.D. 0,0955131688 Max 0,3172501831 Min 0,0000000000

Membership function

A questo punto è essenziale connettere il risultato ottenuto, che sostanzialmente quantifica lo 'Stato di Sistema' e nel nostro caso riguarda il Sistema Nervoso Trigeminale, ad una logica di linguaggio medico basata sul modello fuzzy logic.

Nel nostro caso consideriamo, quindi, una membership function $\mu _{\tilde {A}}:[0,1)\rightarrow [0,1]$ definita come segue:

$\mu _{\tilde {A}}(x)={\begin{cases}0&{\text{se }}0\leq x\leq 0.07\\{\frac {25}{3}}{\bigl (}x-{\frac {7}{100}}{\bigr )}&{\text{se }}0.07<x<0.19\\1&{\text{se }}0.19\leq x\leq 1\end{cases}}$, dove

$0.07=\mu -3\sigma$, $0.19=\mu -2\sigma$, $\mu ={\frac {\sum _{k=1}^{N}\alpha _{k}}{N}}$ e $\sigma ={\frac {\sum _{k=1}^{N}(\alpha _{k}-\mu )^{2}}{N}}$, con $N=$ #$\{{\text{pazienti sani nel campione}}\}$ e $\alpha _{k}$ : Indice NGF

per il k-esimo paziente sano del campione.

Siano $P_{1}=0.07=\mu -3\sigma$ e $P_{2}=0.19=\mu -2\sigma$.

• Nei punti $\alpha \leq {P_{1}}$, vale $\mu _{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha )=0$; questo corrisponde a valori minimi dell'indice NGF, quindi c'è la "plausibilità" di un grave danno organico (0-set).

• Nei punti $P_{1}<\alpha <P_{2}$ si ha $0<\mu _{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha )<1$ : questi punti appartengono al Support set ed indicano una condizione di "possibilità" del danno.

• Nei punti $\alpha \geq P_{2}$ invece si ha che $\mu _{\displaystyle {\tilde {A}}}(\alpha )=1$: qui i valori dell'Indice sono tali da far pensare ad una condizione di integrità del sistema (Core set).

Il predicato perciò in questo caso assume valore determinante in quanto rende la risposta del Sistema decriptabile: nel Core set siamo relativamente tranquilli, nel Support set i valori del predicato sono ritenuti possibili di un danno funzionale del Sistema Nervoso Trigeminale (SNT), mentre nello 0-set è ritenuto plausibile un danno organico od un danno funzionale grave del SNT. In parole più medicali, questo modello ci permette un approccio più ampio perché genera tre aree:

1. un'area 0-set, in cui plausibilmente si è di fronte ad un danno organico e/o funzionale grave che riguarda principalmente la struttura del Sistema Nervoso Centrale e/o Periferico;
2. un Support set, in cui è possibile intercettare un'anomalia esclusivamente funzionale di media entità;
3. un Core set, in cui presumibilmente il Sistema è integro da un punto di vista strutturale e funzionale.

Grafico 1: Membership function applicata all'indice NGF, con individuazione delle aree 0-set, support set e core set.

La figura a lato mostra il grafico 1 della membership function applicata all'indice NGF: in particolare in ascisse si colloca l'indice $\alpha$, in ordinate il valore della membership function $\mu _{\tilde {A}}$. La figura evidenzia altresì le zone sopra descritte: l'intervallo tra 0 e $P_{1}$ rappresenta lo 0-set, l'intervallo tra $P_{1}$ e $P_{2}$ il support set, quello tra $P_{2}$ e 1 il core set.

Le tabelle 5 e 6 riportano il valore dell'Indice $\alpha$ associato alla classificazione dei pazienti effettuata mediante membership function.

Tabella 5 Healthy subjects RDC protocol α Index α Classification 1 0,3576703434 Core set 2 0,3916353968 Core set 3 0,3579607340 Core set 4 0,5522381277 Core set 5 0,2556222220 Core set 6 0,4653835878 Core set 7 0,2647790800 Core set 8 0,4796755464 Core set 9 0,3418267349 Core set 10 0,3005515849 Core set 11 0,4560897057 Core set 12 0,3717479413 Core set 13 0,3403007235 Core set 14 0,2427038926 Core set 15 0,4027232140 Core set 16 0,5145622383 Core set 16 0,5650367439 Core set 18 0,6522602738 Core set 19 0,3304537432 Core set 20 0,3763831926 Core set 21 0,3512625456 Core set 22 0,1923918700 Core set 23 0,5647913696 Core set 24 0,6155338680 Core set 25 0,4950486047 Core set 26 0,3231765318 Core set 27 0,4963230834 Core set 28 0,4939577621 Core set 29 0,3617409886 Core set 30 0,4346089155 Core set

Tabella 6 Diseased subjects RDC protocol α Index α Classification TMDs 0,0721317601 Support set TMDs 0,0205009735 0-set TMDs 0,0001479464 0-set TMDs 0,0000735941 0-set TMDs 0,0055563914 0-set TMDs 0,0000000000 0-set TMDs 0,0000000000 0-set TMDs 0,0020449843 0-set TMDs 0,1155980987 Support set TMDs 0,3172501831 Core set

Dalle tabelle di cui sopra si evince una notevole difformità di risultati, relativamente ai pazienti malati, tra la classificazione RDC e quella mediante indice NGF. In particolare, l'indice $\alpha$ annovera gran parte dei pazienti malati nello 0-set, indicando che in questi casi si è plausibilmente di fronte ad un danno organico o funzionale grave del sistema. Viceversa, la classificazione RDC denota tutti i pazienti malati come affetti da TMDs. L'indice $\alpha$ considera poi due pazienti nell'area Support set, in cui è possibile intercettare un'anomalia funzionale di media entità raffigurabile in TMDs di moderata entità e, dato più sconcertante, uno nel Core set.

Essendo emerse le suddette discrepanze nosologiche tra l'Indice $\alpha$ e lo RDC è stato necessario capire quali dei due modelli si avvicinasse di più alla realtà ed è per questo motivo che si è richiesta una consulenza ad altri dipartimenti specialistici per definire una diagnosi corretta e definitiva. Questa richiesta di consulenza è stata considerata come gruppo di esperti e denominata 'Control Espert' (CE).

Risultati definitivi

Perché è stata necessaria questa strategia?

Innanzitutto possiamo sicuramente annoverare tra i principali motivi la 'complessità della malattia', la sovrapponibilità della sintomatologia con patologie gravi che nelle prime fasi della manifestazione simulano un disturbo meno grave di tipo funzionale come accade nei TMDs, il disaccoppiamento tra la clinica dei TMDs e dei Dolori Orofaccialie non ultimo la distanza tra il know how odontoiatrico e neurologico che, come abbiamo esposto nel capitolo 'Logica di Linguaggio fuzzy' potrebbe essere colmato unendo i due KB_c anche in forma fuzzy. Queste asserzioni sono anche le motivazioni che si incontrano in studi che evidenziano controversie nella diagnostica dei TMDs e del Dolore Orofacciale con una conclusione alquanto disarmante che recita :

«A causa della complessità dell'eziologia, la diagnosi e la gestione della TMD rimangono una sfida in cui manca ancora il consenso su molti aspetti.»

Come già descritto, dopo aver definito l'indice $\alpha$ e dopo aver avuto una visione più dettagliata ed ampia del sistema neuromotorio trigeminale sia dei sani che dei pazienti malati, si sono confrontati i risultati ottenuti con la diagnosi definitiva formulata da vari consulenti quali neurologi, neurofisiologi, internisti ed otorinolaringoiatri oltre che gnatologi e neurognatologi Questa procedura è stata denominata 'Control Expert' (CE), per indicare un controllo specialistico da parte di esperti in altre discipline. La Tabella 7 riporta la classificazione effettuata rispettivamente da CE, protocollo RDC, indice $\alpha$.

Tabella 7 Diseased Patients CE RDC Membership function Indice α TMDs TMDs Support Set 0,0721317601 TMDs TMDs 0-Set 0,0205009735 Organic lesion (Meningioma) TMDs 0-Set 0,0001479464 TMDs TMDs 0-Set 0,0000735941 TMDs TMDs 0-Set 0,0055563914 Organic lesion (Trigeminal degenerative neurophaty) TMDs 0-Set 0,0000000000 Organic lesion (Sclerodermia) TMDs 0-Set 0,0000000000 Organic lesion (Pineal Cavernoma) TMDs 0-Set 0,0020449843 TMDs TMDs Support Set 0,1155980987 TMDs TMDs Core Set 0,3172501831

Accuratezza dell'indice $\alpha$

Per 'accuratezza di un test' di solito si legge quanto di seguito riportato: la diagnosi, insieme alla prognosi e alla terapia, è uno dei tre processi decisionali della medicina clinica. I test diagnostici ideali (i cosiddetti Golden Standard) discriminano perfettamente i malati dai sani: una volta eseguito il test, gli individui vengono classificati con assoluta certezza come affetti o non affetti dalla malattia di interesse. A noi questo parlare suona male perché è nostra convinzione, ma lo si dimostrerà nel corso delle letture, che non esiste certezza assoluta nemmeno per un indice od un dato di laboratorio estremamente sofisticato e preciso.

Al fine di valutare le prestazioni di un test diagnostico è quindi necessario confrontarne i risultati con il Golden Standard. Nel nostro caso, il Golden Standard è rappresentato dal Control Expert. Nella classificazione dell'indice $\alpha$, i pazienti collocati nel Core Set sono giudicati integri, quelli del Support Set potrebbero rappresentare pazienti affetti da DTMs di bassa o media gravità mentre nello 0-set sono localizzati i pazienti con destrutturazione del Sistema ( pazienti gravi ).

La Tabella 8 riporta:

- il numero di pazienti di ciascuna classe, come individuati dal CE;

- il numero di pazienti per i quali la diagnosi del CE risulta concorde con quella del test di cui si vuole giudicare l'accuratezza (RDC o $\alpha$);

- il numero di pazienti per i quali la diagnosi del CE risulta discorde da quella del test di cui si vuole giudicare l'accuratezza (RDC o $\alpha$);

Tabella 8
Tipologia di paziente	Sigla	CE	RDC	$\alpha$
Pazienti con sistema 'INTEGRO' sulla base della diagnosi definitiva dei CE	I	30
Pazienti DISFUNZIONALI, sulla base della diagnosi definitiva dei CE	F	6
Pazienti con sistema DESTRUTTURATO, sulla base della diagnosi definitiva dei CE	D	4
VERI INTEGRI (pazienti giudicati con sistema integro sia dai CE che dal test preso in esame [RDC o $\alpha$] )	VI		30	30
VERI DISFUNZIONALI (pazienti giudicati disfunzionali sia dai CE che dal test preso in esame [RDC o $\alpha$] )	VF		6	2
VERI DESTRUTTURATI (pazienti giudicati con sistema destrutturato sia dai CE che dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	VD		0	4
Pazienti giudicati con sistema INTEGRO dai CE, scambiati come DESTRUTTURATI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	ID		0	0
Pazienti giudicati con sistema DESTRUTTURATO dai CE, scambiati come INTEGRI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	DI		0	0
Pazienti giudicati DISFUNZIONALI dai CE, scambiati come INTEGRI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	FI		0	1
numero di pazienti giudicati con sistema INTEGRO dai CE, scambiati come DISFUNZIONALI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	IF		0	0
Pazienti giudicati DISFUNZIONALI dai CE, scambiati come DESTRUTTURATI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	FD		0	3
Pazienti giudicati con sistema DESTRUTTURATO dai CE, scambiati come DISFUNZIONALI dal test preso in esame [RDC o $\alpha$]	DF		4	0

Definizione dei tassi

Al fine di valutare l'accuratezza dell'indice $\alpha$, definiamo i seguenti tassi:

${\frac {VI}{I}}$= Tasso di riconoscimento degli INTEGRI;
${\frac {VF}{F}}$= Tasso di riconoscimento dei DISFUNZIONALI;
${\frac {VD}{D}}$= Tasso di riconoscimento dei DESTRUTTURATI;
${\frac {ID}{I}}$= Tasso di INTEGRI scambiati come DESTRUTTURATI;
${\frac {DI}{D}}$= Tasso di DESTRUTTURATI scambiati come INTEGRI;
${\frac {FI}{F}}$= Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come INTEGRI;
${\frac {IF}{I}}$= Tasso di INTEGRI scambiati come DISFUNZIONALI;
${\frac {FD}{F}}$= Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come DESTRUTTURATI;
${\frac {DF}{D}}$= Tasso di DESTRUTTURATI scambiati come DISFUNZIONALI;

La tabella 9 riporta i tassi ottenuti rispettivamente per l'indice RDC e l'indice NGF ($\alpha$) sul campione considerato:

Tabella 9
Descrizione Tasso	Formula	RDC	$\alpha$
Tasso riconoscimento degli INTEGRI	${\frac {VI}{I}}$	100%	100%
Tasso riconoscimento dei DISFUNZIONALI	${\frac {VF}{F}}$	100%	33%
Tasso riconoscimento dei DESTRUTTURATI	${\frac {VD}{D}}$	0%	100%
Tasso di INTEGRI scambiati come DESTRUTTURATI	${\frac {ID}{I}}$	0%	0%
Tasso di DESTRUTTURATI scambiati come INTEGRI	${\frac {DI}{D}}$	0%	0%
Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come INTEGRI	${\frac {FI}{F}}$	0%	17%
Tasso di INTEGRI scambiati come DISFUNZIONALI	${\frac {IF}{I}}$	0%	0%
Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come DESTRUTTURATI	${\frac {FD}{F}}$	0%	50%
Tasso di DESTRUTTURATI scambiati come DISFUNZIONALI	${\frac {DF}{D}}$	100%	0%

Si nota quindi che per l'indice $\alpha$ l'errore di rilevazione, rispetto al ' Control Espert', consiste prevalentemente nell'attribuire al paziente una verità della malattia maggiore di quella effettiva. Viceversa, per il metodo RDC l'errore di rilevazione consiste nell'attribuire al paziente una severità della malattia minore di quella effettiva (i danni organici non vengono riconosciuti come tali e vengono scambiati per disordini temporomandibolari). D'altra parte, al fine dell'identificazione del danno organico, i tassi che risultano più interessanti sono: tasso di riconoscimento dei destrutturati, tasso di destrutturati scambiati come integri e tasso di destrutturati scambiati come disfunzionali. I risultati ottenuti dall'indice $\alpha$ relativamente a questi indicatori risultano confortanti.

Discussione

In questo capitolo è stato presentato un modello matematico costruito su dati elettrofisiologici trigeminali che, assemblati e strategicamente ordinati, hanno restituito un dato adimensionale che fotografa lo 'Stato' di integrità o danno strutturale del Sistema Nervoso Centrale e Periferico Trigeminale. Si è impiegato, a supporto del dato uscente $\alpha$, un quadro fuzzy per la diagnosi dei disturbi funzionali (TMDs) ed organici (tumori, sclerodermie, cavernomi pineali e neuropatie degenerative trigeminali). L' Indice $\alpha$, insieme al sistema di inferenza fuzzy, viene utilizzato come classificatore per i soggetti sani, con TMDs e per i danni organici ed in particolare:

Classificazione malattia per CE	Formula	RDC	Indice α
Tasso riconoscimento dei DISFUNZIONALI	${\frac {VF}{F}}$	100%	33%

|Da un recente articolo si evince che la complessità anatomica della regione orofacciale, le potenziali diagnosi differenziali esaustive e la formazione a più specialità portano a diagnosi errate oltre che ritardate: molti pazienti vengono sottoposti a innumerevoli cicli di antibiotici e a molteplici interventi chirurgici semplicemente a causa della scarsa istruzione dovuta alla formazione specialistica. La complessità diagnostica dipende, perciò, da molte variabili e da una in particolare: l'incapacità di valutazione dello 'Stato' di sistema masticatorio che dà largo spazio ad interpretazioni errate e circoscritte al contesto odontoiatrico. Per questo motivo, il modello riconosce soltanto il 33% dei DTMs in base al loro medio basso danno funzionale del Sistema Nervoso neuromotorio trigeminale. E' nostra opinione che in questo scenario di Support set i malati non debbano essere trattati come DTMs perché potrebbe trattarsi soltanto di episodi non correlati ad effettiva destrutturazione e/o disfunzione. In questo caso il paziente dovrà entrare nell'analisi dell'andamento attraverso i processi di Markov che saranno descritti nel capitolo specifico.

Classificazione malattia per CE	Formula	RDC	Indice α
Tasso riconoscimento dei DESTRUTTURATI	${\frac {VD}{D}}$	0%	100%

|La diagnosi differenziale del dolore orofacciale e/o emicranico include un gran numero di cefalee primarie e secondarie e neuropatie craniche. Può derivare da strutture sia intracraniche che extracraniche come cranio, collo, vasi, occhi, orecchie, naso, seni paranasali, denti, bocca e l'altra struttura facciale o cervicale. Quindi, la prima priorità dovrebbe essere quella di escludere i mal di testa secondari. Pertanto, ogni sospetta cefalea secondaria dovrebbe essere sottoposta a indagini appropriate. L'approccio diagnostico della cefalea primaria con blocco laterale inizia una volta che si escludono tutte le possibili cefalee secondarie. Da questo interessante articolo si può comprendere il motivo che ci ha spinti a realizzare un algoritmo per valutare la connettività tra i processi funzionali e la struttura organica trigeminale e di conseguenza stabilire la gravità del danno organico/funzionale. Nello specifico l'area denominata 0-set ha riconosciuto il 100% dei pazienti con danni organici e/o gravi disfunzioni neuromotorie. In quest'area si è riusciti a fare diagnosi di patologie gravi che verranno discusse nei capitoli specifici in Masticationpedia, ma va ricordato che in questo 0-set lo indice $\alpha$ considera anche pazienti DTMs con valori $\alpha$ molto bassi ed è nostra opinione che questi pazienti debbano essere trattati come DTMs. Una critica a tale asserzione potrebbe essere: come faccio a distinguere un DTMs da una patologia organica grave se la classificazione è unificata? La risposta è alquanto scontata, basterebbe riferirsi ai capitoli di logica di linguaggio per comprendere la complessità e la vaghezza del linguaggio medico per comprendere l'importanza della conoscenza di un linguaggio formale che colga il segnale inviato con un linguaggio macchina del sistema interrogato. Insomma, il famoso codice criptato di cui si è parlato nei capitoli precedenti. Lo Indice $\alpha$ segnala soltanto la gravità del danno organico/funzionale: la diagnosi certa è sempre e solo in mano alla KB_c del medico specialista e del team sanitario.

Classificazione malattia per CE	Formula	RDC	Indice α
Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come INTEGRI	${\frac {FI}{F}}$	0%	17%

|Uno dei dati uscenti dalla tabella 9 mostra che l'indice $\alpha$ ha riconosciuto come sano un soggetto affetto da DTMs rispetto allo RDC ed al gruppo 'CE'. Questo dato sembrerebbe controtendenza e cioè parrebbe considerare il soggetto con una patologia minore quando lo stesso è affetto da una patologia di maggiore gravità. Nel contesto si potrebbe apparentemente supporre che l'Indice $\alpha$ abbia una falla nel modello diagnostico, ma, contrariamente all'apparenza, questo dato è illuminante da un punto di vista epistemologico perché mette in evidenza una sconcertante verità: sia lo 'CE', lo 'RDC' nonché lo Indice $\alpha$ sono affetti da errore diagnostico. Gli errori diagnostici sono stati contemplati in molti studi clinici come si evince da un recente articolo di Hardeep Singh e collaboratori in cui si definiscono gli errori diagnostici come opportunità mancate che potrebbero essere utilizzate per promuovere l'apprendimento e il miglioramento rispetto all'assegnazione di colpe o responsabilità a un singolo clinico. Il tasso di scambio dei disfunzionali come integri del 17% per l'indice $\alpha$, perciò, è un indicatore di errore diagnostico dovuto alle variabili nascoste nei 'Sistemi Complessi', le quali di conseguenza generano, una volta rilevate, una opportunità di accrescere il KB_c in ogni contesto specialistico per migliorarne la capacità conoscitiva diagnostica. Questo dato sarà esposto dettagliatamente quando si discuterà del caso clinico specifico che ha determinato il contestuale errore diagnostico ed in particolare nel capitolo 'Siamo sicuri di sapere tutto?'.

Classificazione malattia per CE	Formula	RDC	Indice α
Tasso di DISFUNZIONALI scambiati come DESTRUTTURATI	${\frac {FD}{F}}$	0%	50%

|Come detto precedente, nell'area 0-set in cui sono localizzati i pazienti con destrutturazione organiche quali tumori, sclerosi multiple etc. coesistono anche quei pazienti affetti da una patologia meno grave, da un punto di vista clinico, ma che si manifestano con anomalie elettrofisiologiche trigeminali importanti che noi riteniamo candidati ad un trattamento neurognatologico obbligatoriamente reversibile. La lecita critica: come faccio a distinguere un DTMs da una patologia organica grave se la classificazione è unificata? La risposta è alquanto scontata: dall'irreversibilità del dato elettrofisiologico, nel senso che una asimmetria del Jaw jerk in una sclerosi multipla non viene ripristinata da posizioni mandibolari eccentriche, come una asimmetria della latenza all'onset del periodo silente non viene ripristinato dall'aumento monolaterale del morso.

Classificazione malattia per CE	Formula	RDC	Indice α
Tasso di DESTRUTTURATI scambiati come DISFUNZIONALI	${\frac {DF}{D}}$	100%	0%

|Il dato più eclatante in assoluto, ma anche il più importante da un punto di vista epistemologico, è la mancanza del 100% dello RDC a rilevare danni organico/strutturali del Sistema Nervoso Centrale e Periferico Trigeminale in pazienti che invece vennero classificati come DTMs. Questo fenomeno è da imputare a tutta la serie di motivazione che qui non ripetiamo e che sono state esposte precedentemente in 'Risultati preliminari' ed in 'Risultai finali' in questo capitolo. Questo avvalora l'impiego dei ricercatori del RDC che sapientemente stano cercando di ampliare la potenzialità diagnostica del modello per poter incorporare variabili capaci di rilevare patologie gravi in presenza di dolore orofacciale.

Conclusione

In conclusione, al di là del potenziale discriminatorio diagnostico che implementa la capacità di elaborare diagnosi differenziale in situazioni critiche di dolore orofacciale e di DTMs, la realizzazione dello Indice $\alpha$ evidenzia, grazie proprio al tasso del 17%, una fenomeno tanto innovativo quanto destabilizzante: qualsiasi indice dovrebbe essere considerato con una forma mentis quantistica, cioè il risultato dovrebbe essere considerato con una verità del 50%.

I modelli statistici standard, invece, con il t-Student in cui il termine $\alpha =0,05$ e $\alpha =0,01$ ( diverso dal nostro $\alpha$) documentano un valore di significatività del 95% e del 99% e rispondono ad una forma mentis deterministica, relativamente stocastica ma non quantistica. Viste l'aleatorietà e la non linearità dei Sistemi Complessi dinamici come i Sistemi biologici, è preferibile considerare il paziente come un fenomeno quantistico: da qui sorge una dialettica diagnostica che segue le impostazioni della funzione d'onda di Schrödinger, come vedremo meglio nel capitolo 'La diagnostica di Schrödinger.

Anticipiamo soltanto una parametro interessante che può stimolare la curiosità del lettore/ricercatore ed è quello che il nostro Indice $\alpha$, parametro adimensionale e sostanzialmente deterministico che evidenzia i livelli di integrità o destrutturazione dello 'Stato' di Sistema si trasformerà in un termine del tipo $|\alpha \rangle$ idoneo per la trattazione quantistica del modello, termine cosiddetto ‘ket’ indicato, appunto, come $|\alpha \rangle$.

Ringraziamenti

Come tutte le opere che verranno inserite nella piattaforma scientifica di masticationpedia ecc. ecc..................

Bibliography & references