Moving beyond bruxism episode index: Discarding misuse of the number of sleep bruxism episodes as masticatory muscle pain biomarker
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study was to evaluate the clinical utility of bruxism episode index in predicting the level of masticatory muscle pain intensity. The study involved adults (n = 220) recruited from the Outpatient Clinic of Temporomandibular Disorders at the Department of Experimental Dentistry, Wroclaw Medical University, during the period 2017-2022. Participants underwent medical interview and dental examination, focusing on signs and symptoms of sleep bruxism. The intensity of masticatory muscle pain was gauged using the Numeric Rating Scale. Patients identified with probable sleep bruxism underwent further evaluation through video-polysomnography. Statistical analyses included the Shapiro-Wilk test, Spearman's rank correlation test, association rules, receiver operating characteristic curves, linear regression, multivariate regression and prediction accuracy analyses. The analysis of correlation and one-factor linear regression revealed no statistically significant relationships between bruxism episode index and Numeric Rating Scale (p > 0.05 for all analyses). Examination of receiver operating characteristic curves and prediction accuracy indicated a lack of predictive utility for bruxism episode index in relation to masticatory muscle pain intensity. Multivariate regression analysis demonstrated no discernible relationship between bruxism episode index and Numeric Rating Scale across all examined masticatory muscles. In conclusion, bruxism episode index and masticatory muscle pain intensity exhibit no correlation, and bruxism episode index lacks predictive value for masticatory muscle pain. Clinicians are advised to refrain from employing the frequency of masticatory muscle activity as a method for assessing the association between masticatory muscle pain and sleep bruxism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».