Comparison of ambulatory and polysomnographic recording of jaw muscle activity during sleep in normal subjects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians and investigators need a simple and reliable recording device to diagnose or monitor sleep bruxism (SB). The aim of this study was to compare recordings made with an ambulatory electromyographic telemetry recorder (TEL-EMG) with those made with standard sleep laboratory polysomnography with synchronised audio-visual recording (PSG-AV). Eight volunteer subjects without current history of tooth grinding spent one night in a sleep laboratory. Simultaneous bilateral masseter EMG recordings were made with a TEL-EMG and standard PSG. All types of oromotor activity and rhythmic masseter muscle activity (RMMA), typical of SB, were independently scored by two individuals. Correlation and intra-class coefficient (ICC) were estimated for scores on each system. The TEL-EMG was highly sensitive to detect RMMA (0·988), but with low positive predictive value (0·231) because of a high rate of oromotor activity detection (e.g. swallowing and scratching). Almost 72% of false-positive oromotor activity scored with the TEL-EMG occurred during the transient wake period of sleep. A non-significant correlation between recording systems was found (r = 0·49). Because of the high frequency of wake periods during sleep, ICC was low (0·47), and the removal of the influence of wake periods improved the detection reliability of the TEL-EMG (ICC = 0·88). The TEL-EMG is sensitive to detect RMMA in normal subjects. However, it obtained a high rate of false-positive detections because of the presence of frequent oromotor activities and transient wake periods of sleep. New algorithms are needed to improve the validity of TEL-EMG recordings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle