MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2340106273 · doi:10.1080/08869634.2015.1106811

Impact of sleep bruxism on masseter and temporalis muscles and bite force

2016· article· en· W2340106273 sur OpenAlexaff
Marcelo Palinkas, César Bataglion, Graziela De Luca Canto, Nicolau Machado Camolezi, Guilherme Teixeira Theodoro, Selma Siéssere, Marisa Semprini, Simone Cecílio Hallak Regalo

Notice bibliographique

RevueCRANIO® · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBite force quotientMasticatory forceSleep BruxismElectromyographyMasseter muscleMasticationMolarPolysomnographyTemporal muscleOrthodonticsMedicineDentistryPhysical medicine and rehabilitationAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to analyze the impact of sleep bruxism (SB) on electromyography (EMG) activity and the thickness of the masseter and temporal and maximal molar bite force. METHOD: Ninety individuals, aged between 18 and 45 years, were selected and divided into two groups: Group I (case group, 45 individuals with SB) and Group II (control group, 45 individuals without SB). A diagnosis of SB was made from polysomnography. RESULTS: The data obtained from EMG and the muscle thickness and the maximal molar bite force were tabulated (SPSS 21.0), normalized, and subjected to statistical analysis (p ≤ 0.05). Comparisons between the groups showed significant differences regarding the habitual chewing of hard food for the left temporalis muscle (p = 0.04) and the chewing of soft food for the right masseter muscle (p = 0.04), but no significant differences for the measurements of muscle thickness and maximal molar bite force. DISCUSSION: The present data suggest that SB negatively altered the masticatory muscles' functions. Based on the results of this research, it can be concluded that individuals with SB showed decreased EMG activity in the masticatory muscles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCRANIO®Même sujetTemporomandibular Joint DisordersTravaux en français237 207