Parafunctional Behaviors and Its Effect on Dental Bridges
Notice bibliographique
Résumé
Parafunctional behaviors, especially bruxism, are not uncommon among patient visiting dentists' clinics daily and they constitute a major dental issue for almost all dentists. Many researchers have focused on the definition, pathophysiology, and treatment of these behaviors. These parafunctional behaviors have a considerable negative impact on teeth and dental prothesis. In this review, we focused on the impact of parafunctional behaviors on dental bridges. We summarized the definitions, epidemiology, pathophysiology, and consequences of parafunctional behaviors. In addition, we reviewed previous dental literature studies that demonstrated the effect of bruxism or other parafunctional behaviors on dental bridges and dental prothesis. In conclusion, parafunctional behaviors are common involuntary movements involving the masticatory system. They are more prevalent among children. These behaviors have deleterious effects on dental structures. Causes of parafunctional behaviors include anxiety, depression, smoking, caffeine intake, sleep disorders, or central neurotransmitter dysfunction. Bruxism and other similar masticatory system activity cause dental fracture, loss, and weardown of enamel or teeth. They can also affect different types of dental protheses both fixed and removable types. Parafunctional behaviors shorten the life expectancy of these protheses, and damage residual dentition and denture-bearing tissues.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».