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Enregistrement W4386846284 · doi:10.2174/1573396320666230915103716

Sleep Bruxism in Children: A Narrative Review

2023· review· en· W4386846284 sur OpenAlexaff
Alexander K. C. Leung, Alex H.C. Wong, Joseph M. Lam, Kam‐Lun Ellis Hon

Notice bibliographique

RevueCurrent Pediatric Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnvironmental Engineering and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNarrativeSleep (system call)Sleep BruxismNarrative reviewPsychiatryLinguisticsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep bruxism, characterized by involuntary grinding or clenching of the teeth and/or by bracing or thrusting of the mandible during sleep, is common in children. Sleep bruxism occurs while the patient is asleep. As such, diagnosis can be difficult as the affected child is usually unaware of the tooth grinding sounds. This article aims to familiarize physicians with the diagnosis and management of sleep bruxism in children. A search was conducted in May 2023 in PubMed Clinical Queries using the key terms "Bruxism" OR "Teeth grinding" AND "sleep". The search strategy included all observational studies, clinical trials, and reviews published within the past 10 years. Only papers published in the English literature were included in this review. According to the International classification of sleep disorders, the minimum criteria for the diagnosis of sleep bruxism are (1) the presence of frequent or regular (at least three nights per week for at least three months) tooth grinding sounds during sleep and (2) at least one or more of the following (a) abnormal tooth wear; (b) transient morning jaw muscle fatigue or pain; (c) temporary headache; or (d) jaw locking on awaking. According to the International Consensus on the assessment of bruxism, "possible" sleep bruxism can be diagnosed based on self-report or report from family members of tooth-grinding sounds during sleep; "probable" sleep bruxism based on self-report or report from family members of tooth-grinding sounds during sleep plus clinical findings suggestive of bruxism (e.g., abnormal tooth wear, hypertrophy and/or tenderness of masseter muscles, or tongue/lip indentation); and "definite" sleep bruxism based on the history and clinical findings and confirmation by polysomnography, preferably combined with video and audio recording. Although polysomnography is the gold standard for the diagnosis of sleep bruxism, because of the high cost, lengthy time involvement, and the need for high levels of technical competence, polysomnography is not available for use in most clinical settings. On the other hand, since sleep bruxism occurs while the patient is asleep, diagnosis can be difficult as the affected child is usually unaware of the tooth grinding sounds. In clinical practice, the diagnosis of sleep bruxism is often based on the history (e.g., reports of grinding noises during sleep) and clinical findings (e.g., tooth wear, hypertrophy and/or tenderness of masseter muscles). In childhood, sleep-bruxism is typically self-limited and does not require specific treatment. Causative or triggering factors should be eliminated if possible. The importance of sleep hygiene cannot be over-emphasized. Bedtime should be relaxed and enjoyable. Mental stimulation and physical activity should be limited before going to bed. For adults with frequent and severe sleep bruxism who do not respond to the above measures, oral devices can be considered to protect teeth from further damage during bruxism episodes. As the orofacial structures are still developing in the pediatric age group, the benefits and risks of using oral devices should be taken into consideration. Pharmacotherapy is not a favorable option and is rarely used in children. Current evidence on the effective interventions for the management of sleep bruxism in children is inconclusive. There is insufficient evidence to make recommendations for specific treatment at this time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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