Challenging the ‘Central vs. Peripheral’ Classification in Burning Mouth Syndrome: A Critical Analysis of Yang et al.'s Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To critically evaluate the classification of Burning Mouth Syndrome (BMS) into 'peripheral' or 'central' subtypes based on short-term pain relief (≥ 1 cm on the Visual Analogue Scale, VAS) following lingual nerve block, and to explore how quantitative sensory testing (QST) might refine BMS diagnosis. MATERIALS AND METHODS: We reviewed two recent publications by Yang et al. investigating conditioned pain modulation (CPM) and lingual nerve block efficacy in BMS. We examined their reliance on immediate VAS reductions, sample size, QST findings, and adherence to International Classification of Headache Disorders (ICHD-3) criteria. RESULTS: Yang et al. reported diminished CPM responses, particularly in the wind-up ratio, among patients classified as central BMS, and highlighted short-term pain relief exclusively in the peripheral subtype. However, categorising patients solely by a ≥ 1 cm VAS reduction may oversimplify the multifactorial nature of BMS, especially when QST findings did not consistently distinguish between groups. Additionally, a small sample size (n = 20) could limit generalisability and obscure subtle pathophysiological differences. CONCLUSION: Although Yang et al. appropriately applied standard diagnostic guidelines, we recommend integrating subjective (e.g., McGill Pain Questionnaire, Pain Catastrophizing Scale) and objective (e.g., QST, CPM) assessments to capture the complex interplay of peripheral and central mechanisms in BMS. These findings underscore the difficulty of reducing BMS to a strict dichotomy and highlight the need for nuanced, multidimensional approaches. Larger, more diverse cohorts and multidimensional evaluations may improve patient stratification and treatment targeting, ultimately enhancing clinical outcomes for individuals with BMS.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».