Weighing the potential effectiveness of various treatments for sleep bruxism.
Notice bibliographique
Résumé
Sleep bruxism may lead to a variety of problems, but its pathophysiology has not been completely elucidated. As such, there is no definitive treatment, but certain preventive measures and/or drugs may be used in acute cases, particularly those involving pain. This article is intended to guide clinician scientists to the treatment most appropriate for future clinical studies. To determine the best current treatment, 2 measures were used to compare the results of 10 clinical studies on sleep bruxism, 3 involving oral devices and 7 involving pharmacologic therapy. The first measure, the number needed to treat (NNT), allows several randomized clinical studies to be compared and a general conclusion to be drawn. The second measure, effect size, allows evaluation of the impact of treatment relative to a placebo using different studies of similar design. Taking into account the NNT, the effect size and the power of each study, it can be concluded that the following treatments reduce sleep bruxism: mandibular advancement device, clonidine and occlusal splint. However, the first 2 of these have been linked to adverse effects. The occlusal splint is therefore the treatment of choice, as it reduces grinding noise and protects the teeth from premature wear with no reported adverse effects. The NNT could not be calculated for an alternative pharmacologic treatment, short-term clonazepam therapy, which had a large effect size and reduced the average bruxism index. However, the risk of dependency limits its use over long periods. Assessment of efficacy and safety of the most promising treatments will require studies with larger sample sizes over longer periods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».