Research routes on awake bruxism metrics: Implications of the updated bruxism definition and evaluation strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With time, due to the poor knowledge on it epidemiology, the need to focus on awake bruxism as a complement of sleep studies emerged. OBJECTIVE: In line with a similar recent proposal for sleep bruxism (SB), defining clinically oriented research routes to implement knowledge on awake bruxism (AB) metrics is important for an enhanced comprehension of the full bruxism spectrum, that is better assessment and more efficient management. METHODS: We summarised current strategies for AB assessment and proposed a research route for improving its metrics. RESULTS: Most of the literature focuses on bruxism in general or SB in particular, whilst knowledge on AB is generally fragmental. Assessment can be based on non-instrumental or instrumental approaches. The former include self-report (questionnaires, oral history) and clinical examination, whilst the latter include electromyography (EMG) of jaw muscles during wakefulness as well as the technology-enhanced ecological momentary assesment (EMA). Phenotyping of different AB activities should be the target of a research task force. In the absence of available data on the frequency and intensity of wake-time bruxism-type masticatory muscle activity, any speculation about the identification of thresholds and criteria to identify bruxers is premature. Research routes in the field must focus on the improvement of data reliability and validity. CONCLUSIONS: Probing deeper into the study of AB metrics is a fundamental step to assist clinicians in preventing and managing the putative consequences at the individual level. The present manuscript proposes some possible research routes to advance current knowledge. At different levels, instrumentally based and subject-based information must be gathered in a universally accepted standardised approach.
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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 | 0,528 | 0,656 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».