A century of bruxism research in top-ranking medical journals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bruxism is a jaw-muscle activity characterized by teeth grinding and clenching. While many of its negative consequences (e.g., jaw-muscle pain, tooth fractures) are of particular interest to dentists, new insights underline the need for physicians to be knowledgeable about bruxism. In order to facilitate transfer of knowledge across disciplines, our objective was to assess what top-ranking medical journals have published on bruxism. Besides, we tested the insights described there against current science regarding the definition, assessment, epidemiology, etiology, consequences, comorbidities, and management of bruxism. Results: In the past century, the four top-ranking medical journals have provided their readership with various bits and pieces of information on bruxism. While some of these insights have withstood the test of time, others are somewhat outdated. Further, the identified publications provide an incomplete picture of what physicians should know. The present article helps reduce this knowledge gap. Conclusion: The role of the physician with regard to bruxism focuses mainly on its assessment and management, while insight into risk factors and comorbid conditions of bruxism is essential to high-level patient care. It is hoped that this article will contribute to improve the long-needed interdisciplinary collaboration between physicians and dentists regarding the assessment and management of bruxing patients.
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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 | 0,059 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,021 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».