Bruxism physiology and pathology: an overview for clinicians*
Notice bibliographique
Résumé
Awake bruxism is defined as the awareness of jaw clenching. Its prevalence is reported to be 20% among the adult population. Awake bruxism is mainly associated with nervous tic and reactions to stress. The physiology and pathology of awake bruxism is unknown, although stress and anxiety are considered to be risk factors. During sleep, awareness of tooth grinding (as noted by sleep partner or family members) is reported by 8% of the population. Sleep bruxism is a behaviour that was recently classified as a 'sleep-related movement disorder'. There is limited evidence to support the role of occlusal factors in the aetiology of sleep bruxism. Recent publications suggest that sleep bruxism is secondary to sleep-related micro-arousals (defined by a rise in autonomic cardiac and respiratory activity that tends to be repeated 8-14 times per hour of sleep). The putative roles of hereditary (genetic) factors and of upper airway resistance in the genesis of rhythmic masticatory muscle activity and of sleep bruxism are under investigation. Moreover, rhythmic masticatory muscle activity in sleep bruxism peaks in the minutes before rapid eye movement sleep, which suggests that some mechanism related to sleep stage transitions exerts an influence on the motor neurons that facilitate the onset of sleep bruxism. Finally, it remains to be clarified when bruxism, as a behaviour found in an otherwise healthy population, becomes a disorder, i.e. associated with consequences (e.g. tooth damage, pain and social/marital conflict) requires intervention by a clinician.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».