Variability in sleep bruxism activity over time
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
Sleep bruxism (SB) is an oral activity associated with jaw movements and tooth grinding. Sleep bruxism is believed to be highly variable over time, with subjects showing no activity on some nights and intense activity on others. Assessment of SB variability in individual patients is necessary for clinical trials designed to estimate the efficacy of SB management strategies. The present study analysed SB night-to-night variability over time in nine moderate to severe SB patients. Excluding the first night for habituation, a total of 37 nights were analysed, with a range of 2-8 nights per subject. The interval between the first and the last recording was between 2 months and 7.5 years. The outcomes were the number of SB episodes per hour, number of SB bursts per hour and number of SB episodes with grinding noise. The within subject variability of the three SB oromotor outcomes was evaluated using standard deviation (SD) and coefficient of variation. To verify the diagnosis of subjects over time, the values of the oromotor outcomes were compared with a standard research diagnostic cut-off: (1) Number of SB episodes per hour >4, (2) Number of SB bursts per hour >25, (3) Number of SB episodes with noise per night >1 (Lavigne et al. 1996). The mean coefficient of variation for the nine subjects was 25.3% for SB episodes per hour, 30.4% for SB bursts per hour and 53.5% for episodes with noise. Linear regression showed that the number of SB episodes per hour of stages 1 and 2 explains a large proportion of the variability. The SB diagnosis remained constant over time for every subject: 35 nights over 37 respected criteria 1 and 2, while grinding was present every night. These results indicate that while the SB diagnostic remains relatively constant over time in moderate to severe sleep bruxers, individual variability could be important in some SB patients.
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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 | 0,024 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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