Psychosocial Predictors of Bruxism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aimed to investigate the psychosocial predictors of bruxism. The association of various psychosocial factors such as alexithymia, emotional processing, state and trait anxiety, and stress with awake bruxism was analysed. METHODS: The study involved 52 volunteers diagnosed with awake bruxism. The toolkit that was used included the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), the Emotional Processing Scale (EPS), the Cohen Perceived Stress Scale (PSS-10), and the State- and Trait-Anxiety Inventory (STAI), with independent individual psychological diagnoses being made for every patient. The results were statistically analysed using IBM SPSS Statistics 24. RESULTS: The obtained data clearly show that psychological traits-both permanent dispositions (e.g., state anxiety and alexithymia) and temporary states (e.g., trait anxiety, emotional processing deficits, and psychological stress)-are significant determinants of awake bruxism. The percentage of explained variance indicates the presence of other factors as well. CONCLUSIONS: Psychosocial factors such as state anxiety and trait anxiety, alexithymia, and perceived stress are as important as somatic causes in the occurrence and maintenance of awake bruxism. The profile of the obtained data suggests the possibility of preventing or minimizing the symptoms of awake bruxism through properly constructed psychoprophylactic interactions.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».