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Enregistrement W2899743593 · doi:10.3390/jcm7110417

Associations among Bruxism, Gastroesophageal Reflux Disease, and Tooth Wear

2018· article· en· W2899743593 sur OpenAlexaboutno aff
Yuanyuan Li, Yu Fan, Li‐na Niu, Wei Hu, Yong Long, Franklin R. Tay, Jihua Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChangjiang Scholar Program of Chinese Ministry of EducationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGERDMedicineTooth wearOdds ratioDentistryCohortLogistic regressionRefluxCohort studyCross-sectional studyRisk factorDiseaseInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between bruxism and tooth wear is contentious in the literature. The pathophysiological processes of tooth wear may be complicated by the relationship between bruxism and gastroesophageal reflux disease (GERD). The objective of this study was to evaluate the associations among bruxism, GERD, and tooth wear. Two complementary studies were performed: a case-control study to verify the linkage between GERD and bruxism and a cross-sectional study on the same cohort to establish the connection between GERD and tooth wear in bruxism patients. A cohort of 363 consecutive bruxism patients and 363 matched control participants were recruited. Gastroesophageal reflux disease was diagnosed in accordance with the Montreal criteria. Tooth wear was scored based on the index recommended by Smith and Knight. Logistic regression analyses were performed. After adjustment, GERD was identified as a risk factor of bruxism. Bruxism with reflux symptoms for extensive time-periods was associated with severe tooth wear for the whole dentition (odds ratio, 4.70, 95% confidence interval, 2.04⁻10.83). Increased odds ratios for severe tooth wear were also found in all tooth locations and palatal/lingual and occlusal/incisal surfaces of bruxism patients with GERD for extensive time-periods. In conclusion, strong associations were identified among bruxism, GERD, and tooth wear.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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