Association Between Occlusal Wear Facets and Undiagnosed Sleep Bruxism in Adult Dental Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Teeth grinding can occur during sleep and may remain unknown due to the absence of overt symptoms and lack of conscious awareness. Over time, repetitive actions can subtly alter the physical appearance of the teeth's tops, either in terms of appearance or texture. People might not be aware of these slight variations, but they might allude to other nighttime practices. The study examines the relationship between occlusal wear facets and undiagnosed sleep bruxism in adult dental patients, focusing on how tooth wear can serve as a clinically predictive indicator. Methods: The cross-sectional study was conducted between May 2025 and January 2026 within the dental clinics of Islamabad, using convenience sampling. A sample of 385 adult patients who completed a self-report Oral Behaviour Checklist (OBC) and a Tooth Wear Index (TWI) were administered the clinical assessments. The statistical analysis of the data was conducted using SPSS Version 26, which included descriptive statistics, t-tests, ANOVA, Pearson correlation, and linear regression to determine the correlations between oral behaviours and occlusal wear. Results: Out of the 385 respondents, 194 (50%) were male and 191 (50%) were female. Both the Oral Behaviour Checklist (OBC) and the Tooth Wear Index (TWI) showed higher scores in males than in females (p < 0.01) There was consequently a significant positive correlation between tooth wear scores and oral behaviour ( r = 0.312 p < 0.001 ) Another critical variable was age, where older adults showed higher scores in both indices (p < 0.01) . Linear regression analysis revealed that scores on OBC were highly predictive of scores on TWI ( B = 0.94 , p < 0.001 ). Caffeine use and smoking status had a significant correlation with specific health-related issues, including the presence of TMJ issues and the frequency of headaches ( p < 0.001 ). Conclusion: These results indicate that self-reported oral behaviours are strongly related to occlusal wear, suggesting that tooth wear could be a clinical marker of undiagnosed sleep bruxism. Implementing regular occlusal wear screening during dental facility visits may help identify and treat dental issues at an earlier stage, thereby preventing long-term dental damage.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».