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噛む力が強すぎる人へ|食いしばりをコントロールする方法




以前、歯医者さんで「食いしばりがありますね」と指摘されたことがありました。

そんなとき、Xの投稿で咬合力(噛む力)を下げることができたという話に興味を持ち調べてみることにしました。

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■咬合力(噛む力)を弱くすることはできるの?

噛む力そのものを「根本的に弱くする」というより、「強く噛みすぎないようにコントロールする」方法がいくつかあります。

強い噛む力に加えて、無意識の食いしばりや歯ぎしり(ブラキシズム)が重なると、歯や顎に負担がかかりやすくなります。

大事なのは「力を入れすぎていることに気づき、 癖を直していく」ことです。

■バイオフィードバック(力に気づいて抑える練習)

筋肉の動きや噛む力をセンサーで測って、リアルタイムで「今、力が入りすぎてるよ」と教えてくれる方法です。

口の中に入れるマウスピースに圧力センサーを付け、一定以上の力を感じると軽く振動する装置(ClenchAlertなど)があります。

「あ、力入ってる」と気づいて力を抜く、というのを繰り返すうちに、だんだん無意識でも力を抑えられるようになる、という仕組みです。

日中の食いしばりや夜間の歯ぎしりに効果があるという研究結果が出ています。

【参考文献】

  • Effect of treatment with a full-occlusion biofeedback splint on sleep bruxism and TMD pain (2020, randomized controlled trial)
  • Evaluation of Biofeedback Usefulness in Masticatory Muscle Activity Management (systematic review)
    Effectiveness of Biofeedback in Individuals with Awake Bruxism (systematic review, 2023頃)

ちなみに、人は「弱い・普通・強い」くらいの噛む力の強さは比較的簡単に区別できる、という研究もあります。

※参考までに:健康な大人が思い切り食いしばったときの力は平均50〜70kg前後くらい。普段の食事中はもっと弱く、だいたい10〜20kg程度です。

■マウスピース+日常生活の工夫

硬い素材のナイトガード(夜用マウスピース)や、日中も使えるタイプで、歯や顎への負担を分散させます。

最近は「力が入りすぎると振動で知らせる」バイオフィードバック機能付きのものも増えています。

あわせておすすめなのが、「唇は閉じるけど、歯は軽く離しておく」という習慣です(英語では “lips together, teeth apart” と言います)。

日中に「あ、食いしばってる」と気づいたら、深呼吸をしながら顔を優しく撫でるのも簡単なリラクゼーション法として使われています。

■ボトックス注入

咬筋(頬の横の筋肉)にボトックスを注射して、一時的に筋肉の力を弱める方法です。

特に強い食いしばりがある人に効果が報告されています。効果は数ヶ月続くので、繰り返す必要があります。

口腔外科や顎関節の専門医に相談が必須です。

■その他の補助的な方法

・顎をリラックスさせる簡単なエクササイズや姿勢の改善
・必要に応じて筋弛緩薬や抗不安薬(短期間)
・生活習慣:カフェインを減らす、睡眠の質を上げる、ストレスを溜めない
・歯の接触の調整(歯医者さんで高すぎるところを少し削るなど)

■まとめ

「噛む力を弱くする」ことにこだわるより、「力の強さをコントロールする」ことを目指すのが現実的です。

具体的には、

・強い・普通・弱いの力加減を意識して切り替える練習をする
・「唇は閉じて、歯は離す」を日常の習慣にする

この2つが、誰でも始めやすいポイントだと思います。

気になる人は、まずはかかりつけの歯医者さんに「食いしばりのコントロール方法について相談したい」と伝えてみてください。







「本記事は医療行為の代替ではなく、テレビ・論文・公的資料を一般の生活者向けに噛み砕いたものです」

この街を初めて訪れた方へ

この記事は、例えるなら「ばあちゃんの料理教室(ハクライドウ)」という街の中の「ひとつの家」です。

この街には、生活・料理・健康についての記事が、
同じ考え方のもとで並んでいます。

ここまで書いてきた内容は、
単発の健康情報やレシピの話ではありません。

この街では、
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「どうやって暮らしの中で調整してきたか」を大切にしています。

もし、

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この話が、全体の中でどこに位置づくのか

が少しでも気になったら、
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睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発|阪大・JST

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■睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発|阪大・JST

睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術の流れ図|提案法による睡眠パターンの可視化結果と睡眠ステージの比較
睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術の流れ図|提案法による睡眠パターンの可視化結果と睡眠ステージの比較

参考画像:AI技術により音から睡眠個性を視覚化、快適な眠りのパーソナル化に期待~ビッグデータ解析で睡眠個性に応じた睡眠支援システムの実現へ~(2017/3/24、大阪大学・科学技術振興機構プレスリリース)|スクリーンショット

大阪大学産業科学研究所の福井 健一准教授と同大学歯学研究科加藤隆史教授らの研究によれば、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術を開発したそうです。

睡眠実験によれば、睡眠パターンの可視化については、睡眠時における脳波、呼吸、脚の運動、あごの運動、眼球運動(レム睡眠とノンレム睡眠)、心電図、酸素飽和度、胸壁の運動、腹壁の運動などを記録する「睡眠ポリソムノグラフィ検査」により推定された睡眠段階と高い関連が見られたそうです。

今回の研究成果を活用して、睡眠を管理するアプリの開発などができれば、睡眠障害を早期発見につながる可能性もあり、また、個人の睡眠パターンに合わせて、質の高い睡眠へ導く技術(照明やエアコンをコントロール)の開発なども期待されます。




■睡眠をモニタリングする方法に注目が集まっている!

睡眠をモニタリングする方法として、これまで着衣型ウェアラブルデバイスやFitbitのようなリストバンド型ウェアラブルデバイスを紹介してきました。

何も装着しないで睡眠をモニタリングする方法(AIアルゴリズムを使用して無線信号を分析し測定値を睡眠ステージに変換)を開発|MIT・マサチューセッツ総合病院によれば、MITとマサチューセッツ総合病院の研究者は、睡眠障害の診断・研究を容易にするために、身体にセンサーを取り付けずに睡眠ステージをモニタリングする方法を開発しました。

デバイスには高度なAIアルゴリズムが使用され、人の周りの無線信号を分析し、その測定値を睡眠ステージ(浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠)に変換します。

健康なボランティア25名にこの手法でのテストを行なったところ、80%の正確さで、EEG(脳波:Electroencephalogram)測定に基づく睡眠の専門家によって決定された評価の精度に匹敵するものだったそうです。

また、睡眠時無呼吸症候群の検査のためには、ポリソムノグラフィー(PSG)という、指先につける機器だけではなく、心電図や脳波、鼻や口の気流測定、いびき音の測定、腹部の動きなどを見るセンサーなどを装着して、一晩休むという検査方法があることも紹介してきました。

■まとめ

睡眠をモニタリングする方法の開発に注目が集まっており、今回の研究では、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術が開発されました。

この仕組みを用いれば、睡眠障害に関する研究が研究室から家庭へと移る可能性があり、研究がますます進むことが期待されます。

Meet the 3rd generation Nest Learning Thermostat

スマートホームのデバイスの一つとしてスマートサーモスタット「Nest」というさまざまなセンサーと人工知能が搭載された温度を調節する装置で、Nestと電化製品との連携によって、室温を快適に保ちながら、節電&省エネもできるというものを以前紹介しましたが、今回MITが開発したワイヤレスで睡眠をモニターできる技術や録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術を組み合わせれば、寝室をより快適にするためのデバイスにもなるのではないでしょうか?

RFID Light Bulb: Enabling Ubiquitous Deployment of Interactive RFID Systems

ディズニー研究機関、RFIDリーダー内蔵LED電球を開発–新規インフラ敷設が不要

(2017/8/4、CNET JAPAN)

Walt Disneyの研究機関Disney Researchは、RFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球を開発。電球用ソケットにねじ込んで構築、拡張できるRFIDシステムを提唱した。

また、Disney Researchが開発したRFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球と組み合わせるというアイデアも面白そうです。







【参考リンク】
続きを読む 睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発|阪大・JST