Introducere. Dereglările temporomandibulare (DTM) sunt afecțiuni asociate cu durere și limitarea funcției
mandibulare. Indicele Helkimo este utilizat pe larg pentru evaluarea severității DTM, însă pentru aprecierea
integrală a DTM ar fi utilă corelarea indicilor funcționali cu metode noi de cuantificare a sensibilității algice.
Astfel, în ultimii ani, dintre testele cantitativ-senzoriale se remarcă evaluarea sensibilității algice mecanice
prin algometrie.
Scopul lucrării. Evaluarea severității DTM prin indicele Helkimo și analiza asocierii dintre subscalele
acestuia și indicii algometrici la nivelul maseterului și ATM.
Material și metode. Studiul a inclus 30 de pacienți adulți consecutivi cu DTM, examinați în clinica
universitară „Fala Dental”. Severitatea a fost apreciată prin subscalele indicelui Helkimo: HELK-a –
mobilitate mandibulară, HELK-b – durere la mișcare, HELK-c – durere ATM, HELK-d – modificări ale
funcției ATM și HELK-e – dureri musculare. Pragul de sensibilitate algică (PPT) a fost evaluat la nivelul
maseterului și al ATM. Analiza statistică descriptivă și corelațională a fost realizată în R-Studio.
Rezultate. Scorul total Helkimo a fost 15,13±4,49 puncte. Cele mai mari valori medii au fost pentru HELKe (4,73±1,02) și HELK-b (4,43±1,48), urmate de HELK-c (3,70±2,20), în timp ce HELK-a (1,80±2,01) și
HELK-d (0,47±0,51) au avut valori mai reduse. Valorile medii PPT au fost 1,13±0,57 la maseter și 1,38±0,67
la ATM. PPTATM s-a corelat negativ cu HELK-c (r=-0,396; p=0,030) și cu scorul total Helkimo (r=-0,476;
p=0,008). PPTMasseter s-a corelat negativ cu HELK-a (r=-0,376; p=0,041) și cu scorul total Helkimo (r=-0,388;
p=0,034). Nu s-au evidențiat corelații semnificative cu HELK-b, HELK-d și HELK-e.
Concluzii. La pacienții cu DTM, severitatea este dominată de durerea musculară și durerea la mișcarea
mandibulei. Pragurile PPT mai scăzute se asociază cu severitate globală mai mare, iar sensibilitatea ATM
reflectă componenta de durere articulară. Asocierea indicelui Helkimo cu evaluarea algometrică poate susține
o caracterizare mai precisă a pacienților cu DTM.
Background. Temporomandibular disorders (TMDs) are conditions associated with pain and limitation of
mandibular function. The Helkimo index is widely used to assess TMD severity, but a more comprehensive
appraisal may benefit from correlating functional indices with newer methods for quantifying pain sensitivity.
Among quantitative sensory tests, algometric assessment of mechanical pain sensitivity has gained increasing
attention in recent years.
Objective of the study: To assess TMD severity using the Helkimo index and to analyze the association
between its subscales and algometric indices at the masseter muscle and TMJ levels.
Material and methods. The study included 30 consecutive adult patients with TMD examined at the
university clinic “Fala Dental.” Severity was assessed using the Helkimo index subscales: HELK-a—
mandibular mobility, HELK-b—pain on movement, HELK-c—TMJ pain, HELK-d—impairment of TMJ
function, and HELK-e—muscle pain. Pressure pain threshold (PPT) was evaluated at the masseter muscle and
TMJ. Descriptive and correlational statistical analysis was performed in R-Studio.
Results. The total Helkimo score was 15.13±4.49 points. The highest mean values were recorded for HELKe (4.73±1.02) and HELK-b (4.43±1.48), followed by HELK-c (3.70±2.20), whereas HELK-a (1.80±2.01) and
HELK-d (0.47±0.51) showed lower values. Mean PPT values were 1.13±0.57 at the masseter and 1.38±0.67
at the TMJ. TMJ PPT correlated negatively with HELK-c (r=-0.396; p=0.030) and with the total Helkimo
score (r=-0.476; p=0.008). Masseter PPT correlated negatively with HELK-a (r=-0.376; p=0.041) and with
the total Helkimo score (r=-0.388; p=0.034). No significant correlations were identified with HELK-b, HELKd, or HELK-e.
Conclusions. In patients with TMD, severity is mainly driven by muscle pain and pain during mandibular
movement. Lower PPT values are associated with greater overall severity, while TMJ sensitivity reflects the
joint pain component. Combining the Helkimo index with algometric assessment may support a more precise
characterization of patients with TMD.
