Automated analysis for portable EMG recording of nocturnal masseter activity in bruxers
Notice bibliographique
Résumé
Facial pain of patients with craniomandibular disorders might be caused by muscle overload. In a former study ( Gallo et al ., 1999 ) we collected data on masseter EMG of healthy subjects during sleep by means of portable recorders (integration time of 500 ms). The automated analysis of the tracings yielded the normal range of activity in the natural environment. For this study, we focused on the analysis of the distribution of masseter activity in bruxers by means of the same automated system used for asymptomatic subjects. For this purpose, data from single masseter channels of polysomnographic recordings of 10 bruxers and 10 controls were reformatted as if they had been recorded by means of the portable devices. The signals were analysed for number, amplitude and duration of contraction episodes (signal portions above a threshold which could contain subthreshold portions shorter than the standby time of 5 s). The signal amplitude was expressed in percentage of the amplitude at maximum voluntary contraction (%MVC). In the bruxers, 166·8 ± 48·5 contraction episodes per night, i.e. 20·4 ± 5·7 h −1 , with a net duration of 8·4 ± 2·4 s and an integral of the amplitude over time of 191·6 ± 74·0 %MVCs were found (controls: 96·5 ± 39, 12·9 ± 3·5, 4·7 ± 1·2 s and 99·1 ± 28·0 %MVCs, respectively) . For these parameters there was a statistically significant difference between the two groups ( t ‐test, P < 0·01). The distribution of all contraction episodes of all bruxers according to net duration and mean amplitude was shifted towards shorter episodes with a massive presence of episodes between 60 and 70% MVC, much higher than in controls.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».