Research routes on improved sleep bruxism metrics: Toward a standardised approach
Notice bibliographique
Résumé
A recent report from the European Sleep Research Society's task force "Beyond AHI" discussed an issue that has been a long-term subject of debate - what are the best metrics for obstructive sleep apnoea (OSA) diagnosis and treatment outcome assessments? In a similar way, sleep bruxism (SB) metrics have also been a recurrent issue for >30 years and there is still uncertainty in dentistry regarding their optimisation and clinical relevance. SB can occur alone or with comorbidities such as OSA, gastroesophageal reflux disorder, insomnia, headache, orofacial pain, periodic limb movement, rapid eye movement behaviour disorder, and sleep epilepsy. Classically, the diagnosis of SB is based on the patient's dental and medical history and clinical manifestations; electromyography is used in research and for complex cases. The emergence of new technologies, such as sensors and artificial intelligence, has opened new opportunities. The main objective of the present review is to stimulate the creation of a collaborative taskforce on SB metrics. Several examples are available in sleep medicine. The development of more homogenised metrics could improve the accuracy and refinement of SB assessment, while moving forward toward a personalised approach. It is time to develop SB metrics that are relevant to clinical outcomes and benefit patients who suffer from one or more possible negative consequences of SB.
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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 | 0,025 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».