Tooth wear in young subjects: a discriminator between sleep bruxers and controls?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated whether the presence of tooth wear in young adults can help to discriminate patients with sleep bruxism (SB) from control subjects. MATERIALS AND METHODS: The tooth wear clinical scores and frequency of sleep masseter electromyographic activity of 130 subjects (26.6 +/- 0.5 years) were compared in this case-control study. Tooth wear scores (collected during clinical examination) for the incisors, canines, and molars were pooled or analyzed separately for statistics. Sleep bruxers (SBrs) were divided into two subgroups according to moderate to high (M-H-SBr; n = 59) and low (L-SBr; n = 48) frequency of masseter muscle contractions. Control subjects (n = 23) had no history of tooth grinding. The sensitivity and specificity of tooth wear versus SB diagnosis, as well as positive and negative predictive values (PPV and NPV), were calculated. One-way analysis of variance and the Mann-Whitey U test were used to compare groups. RESULTS: Both SBr subgroups showed significantly higher tooth wear scores than the control group for both pooled and separated scores (P < .001). No difference was observed between M-H-SBr and L-SBr frequency groups (P = .14). The pooled sum of tooth wear scores discriminates SBrs from controls (sensitivity = 94%, specificity = 87%). The tooth wear PPV for SB detection was modest (26% to 71%) but the NPV to exclude controls was high (94% to 99%). CONCLUSIONS: Although the presence of tooth wear discriminates SBrs with a current history of tooth grinding from nonbruxers in young adults, its diagnostic value is modest. Moreover, tooth wear does not help to discriminate the severity of SB. Caution is therefore mandatory for clinicians using tooth wear as an outcome for SB diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».