Validity of self‐reported sleep bruxism among myofascial temporomandibular disorder patients and controls
Notice bibliographique
Résumé
Sleep bruxism (SB), primarily involving rhythmic grinding of the teeth during sleep, has been advanced as a causal or maintenance factor for a variety of oro-facial problems, including temporomandibular disorders (TMD). As laboratory polysomnographic (PSG) assessment is extremely expensive and time-consuming, most research testing this belief has relied on patient self-report of SB. The current case-control study examined the accuracy of those self-reports relative to laboratory-based PSG assessment of SB in a large sample of women suffering from chronic myofascial TMD (n = 124) and a demographically matched control group without TMD (n = 46). A clinical research coordinator administered a structured questionnaire to assess self-reported SB. Participants then spent two consecutive nights in a sleep laboratory. Audiovisual and electromyographic data from the second night were scored to assess whether participants met criteria for the presence of 2 or more (2+) rhythmic masticatory muscle activity episodes accompanied by grinding sounds, moderate SB, or severe SB, using previously validated research scoring standards. Contingency tables were constructed to assess positive and negative predictive values, sensitivity and specificity, and 95% confidence intervals surrounding the point estimates. Results showed that self-report significantly predicted 2+ grinding sounds during sleep for TMD cases. However, self-reported SB failed to significantly predict the presence or absence of either moderate or severe SB as assessed by PSG, for both cases and controls. These data show that self-report of tooth grinding awareness is highly unlikely to be a valid indicator of true SB. Studies relying on self-report to assess SB must be viewed with extreme caution.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».