Effectiveness of Biofeedback in Individuals with Awake Bruxism Compared to Other Types of Treatment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Excessive masticatory muscle activity is generally present in awake bruxism, which is related to increased anxiety and stress. It has been hypothesized that biofeedback could potentially manage awake bruxism, however, its effectiveness has not been empirically analyzed in a systematic manner. Therefore, this systematic review was designed to determine the effectiveness of biofeedback compared to other therapies in adults with awake bruxism. Extensive searches in five databases looking for randomized controlled trials (RCTs) that included biofeedback to manage awake bruxism were targeted. The risk of bias (RoB) assessment was conducted using the Cochrane RoB-2 tool. Overall, four studies were included in this systematic review, all of which used the electromyographic activity of the masticatory muscles during the day and night as the main endpoint. Auditory and visual biofeedback could reduce the excessive level of masticatory muscle activity in a few days of intervention. The majority of the included studies had a high RoB and only one study had a low RoB. The standardization of the biofeedback protocols was also inconsistent, which makes it difficult to establish the ideal protocol for the use of biofeedback in awake bruxism. Thus, it is proposed that future studies seek to reduce methodological risks and obtain more robust samples.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».