Effect of facet inclination and location on TMJ loading during bruxism: An in-silico study
Notice bibliographique
Résumé
Functional impairment of the masticatory region can have significant consequences that range from a loss of quality of life to severe health issues. Increased temporomandibular joint loading is often connected with temporomandibular disorders, but the effect of morphological factors on joint loading is a heavily discussed topic. Due to the small size and complex structure of the masticatory region in vivo investigations of these connections are difficult to perform. We propose a novel in silico approach for the investigation of the effect of wear facet inclination and position on TMJ stress. We use a forward-dynamics tracking approach to simulate lateral bruxing on the canine and first molar using 6 different inclinations, resulting in a total of 12 simulated cases. By using a computational model, we control a single variable without interfering with the system. Muscle activation pattern, maximum bruxing force as well as TMJ disc stress are reported for all simulations. Muscle activation patterns and bruxing forces agree well with previously reported EMG findings and in vivo force measurements. The simulation results show that an increase in inclination leads to a decrease in TMJ loading. Wear facet position seems to play a smaller role with regard to bruxing force but might be more relevant for TMJ loading. Together these results suggest a possible effect of tooth morphology on TMJ loading during bruxism.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».