Introduction
Qu'est-ce qu'un bâillement
Bâiller : l'étymologie
Quand bâillons-nous ?
Interprétations historiques
Pourquoi bâillons-nous?
Contagion du bâillement (2004)
Phylogénèse
Neurophysiologie du bâillement
Schémas anatomiques, embryologie
Sémiologie et examen clinique
Complications : manoeuvre de Nélaton
Bâillements pathologiques
Bâillements iatrogènes
Enquête en médecine générale
Observations et cas cliniques
Les mystères restant à éclaircir
Bibliographie
Neural basis of drug induced yawning
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 Le bâillement, du réflexe à la pathologie
Le bâillement : de l'éthologie à la médecine clinique
Le bâillement : phylogenèse, éthologie, nosogénie
 Le bâillement : un comportement universel
La parakinésie brachiale oscitante
Yawning: its cycle, its role
Warum gähnen wir ?
 
Fetal yawning assessed by 3D and 4D sonography
Le bâillement foetal
Le bâillement, du réflexe à la pathologie
Le bâillement : de l'éthologie à la médecine clinique
Le bâillement : phylogenèse, éthologie, nosogénie
 Le bâillement : un comportement universel
La parakinésie brachiale oscitante
Yawning: its cycle, its role
Warum gähnen wir ?
 
Fetal yawning assessed by 3D and 4D sonography
Le bâillement foetal
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chaplintaxi-tokyo
Ergology
 Hypovigilance analysis: blinking or yawning frequency ?
Holter à bâillements
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 mise à jour du
22 novembre 2015
 
 
 transports
Ergology and yawning : field observations
 
If yawning is somehow related to level of arousal, one would expect yawns to occur frequently when transitions between different levels of arousal are required, as when people are first getting up in the morning, when they are retiring for the night. A less obvious prediction from this arousal hypothesis is that people should yawn frequently while attending lectures, and when driving a car. This was what we found:
 
For experienced drivers driving is a relaxed activity for which a certain level of arousal (or at least attention) is needed occasionally. P Cummings wish to perform the knowledge of how dfferent indicators of drowsiness affect crash risk might be useful to drivers. He expected that yawning might indicate drowsiness; contrary to this expectation, drivers who recalled yawning were at decreased risk of a crash!
 
K Sakai, in 1975, have study on taxi drivers working alternate-day shifts of a prescribed duration of 16 hr of work revealed that most of them actually worked longer for 16 hr 50 min on the average, starting from 7:00 and ending later than 2:00. This resulted in retarded mean bedtime after the shift end and in reduced sleep. The total rate of subsidiary activities of the drivers decreased during the middle of the day, but increased, towards the shift end. Those activities having a relatively low rate at the beginning, such as subsidiary lower limb movements, shoulder-neck movements, and yawning, remarkably increased in the late evening and midnight hours.
 
 
K Kishida : temporal changes behavior of assembly workers performing monotonous tasks were investigated by recording their subsidiary activities such as chattering, looking around, changing positions, arranging hair, yawning, etc., and the results were compared among three work patterns; conveyor lines with fixed work rates, conveyor lines with variable tasks, and table-type assembly shops. These subsidiary activities usually increased gradually after about half an hour from the beginning of each work session. The increasing tendency was the most conspicuous on the conveyor lines with variable tasks, moderate in table-type shops, and suppressed on the conveyor lines with severe and constant pacing. In severely paced conveyor workshops, the less the waiting time was included, the smaller was the frequency of subsidiary activities. The average decline of the critical flicker frequency or the color naming speed was negatively correlated with the mean frequency of subsidiary activities of the workshop, while more subjective fatigue feelings were claimed by workers of fixed-rate assembly lines than those of other work patterns with respect to dullness and shoulder stiffness.
 
Ergologie et bâillements : champs d'observation
 
De nombreux facteurs peuvent déclencher des bâillements. L'ennui et les travaux monotones répétitifs sont les plus connus. Ainsi, Provine a montré qu'il existe, chez des étudiants de 18 ans, une corrélation significative entre le nombre et la durée des bâillements survenant pendant deux situations différentes : lors de la visualisation d'un film attrayant, ces paramètres sont inférieurs à ceux relevés à l'occasion d'une projection vidéo monotone et inintéressante.
 
Chez l'enfant, le bâillement est aussi en relation avec les rythmes scolaires et les habitudes de vie (Koch). Lors du passage de l'école maternelle - peu contraignante - à la première année de primaire - où se fait l'apprentissage de la lecture et du calcul qui nécessitent une attention soutenue et des efforts mentaux importants - la proportion d'enfants bâilleurs croit significativement.
 
Comportement traduisant fatigue, ennui, somnolence et baisse de vigilance, le bâillement a été étudié sous l'angle de l'ergologie:
 
P Cummings présente une étude sur les indicateurs de fatigue au volant après une enquête approfondie, ayant duré 18 mois, des causes d'accidents sur une autoroute américaine. Le bâillement est un signe perçu comme une alerte par les conducteurs; ceux qui bâillent ont eu moins d'accidents que les autres !
 
K Sakai, en 1975, décrit le rythme effréné de travail des chauffeurs de taxis japonais, 270 heures par mois. Pour lutter contre la somnolence, ils utilisent différentres stratégies : changement de positions, étirements, bâillements, dont la fréquence varie au cours des heures de travail.
 
K Kishida s'est penché sur le comportement des travailleurs postés sur une chaîne, au travail monotone et répétitif. Là aussi, de multiples comportements essaient d'adapter la vigilance qui se relâche : bavardage, regards circulaires, changements de position, étirements, bâillements.
 
A voir également :
  • La somnolence. Modèles expérimentaux M Jouvet Neurophysiol Clin 1993; 23; 291-303
  • Travail posté : comment diminuer les conséquences sur l'organisme La Revue du Praticien Médecine Générale 31 mars 2003; t 17; n 608; p469-471
  • Psychophysiological responses to changes in workload during simulated air traffic control J.B. Brookings, G. F. Wilson, C.R. Swain Biological Psychology 1996; 42; 361-377
  • The three-process model of alertness and its extension to performance, sleep latency, and sleep length T Akerstedt, S Folkard Chronobiology International 1997;14(2); 115-123
  • Sleepiness on the job: continuously measured EEG changes in train drivers L Torsvall, T Akerstedt Electroencephalography and Clinical Neurophysiology 1987; 66; 502-511
Habitually Sleepy drivers have a high frequency of automobile crashes associated with respiratory disorders during sleep Masa JF, Rubio M, Larry J et al Am J Respir Crit Care Med 2000;162:1407-1412

Hypovigilence analysis: open or closed eye or mouth?
Blinking or yawning frequency?
Benoit, A.   Caplier, A.    
LIS-INPG, Grenoble, France
Advanced Video and Signal Based Surveillance
AVSS 2005:207-212
face
 
Hypovigilance analysis: blinking or yawning frequency ?
 
This paper proposes a frequency method to estimate the state open or closed of eye and mouth and to detect associated motion events such as blinking and yawning. The context of that work is the detection of hypovigilence state of a user such as a driver, a pilot.
 
This method is used to estimate the motion of eye and mouth: blinking are related to fast vertical motion of the eyelid and yawning is related to large vertical mouth opening. The detection of the open or closed state of the feature is based on the analysis of the total energy of the image at the output of the retina filter: this energy is higher for open features.
 
The absolute level of energy associated to a specific state being different from a person to another and for different illumination conditions, the energy level associated to each state open or closed is adaptive and is updated each time a motion event (blinking or yawning) is detected. No constraint about motion is required. The system is working in real time and under all type of lighting conditions since the retina filtering is able to cope with illumination variations. This allows to estimate blinking and yawning frequencies which are clues of hypovigilance.
 
hypovigilance
 
La courbe d'illustration montre l'évolution temporelle du critère d'analyse. Ce critère est une énergie à chaque instant liée à la quantité de contours dans la zone d'analyse (la bouche). On observe sur cette illustration que l'évolution temporelle de ce critère permet d'identifier sans hésitation un bâillement par rapport aux autres cas de figure : forte et durable élévation de l'énergie lors de l'ouverture et de même lors de la fermeture lors du bâillement.
 
Détecter l'hypovigilance: comment quantifier les clignotements des paupières ou des bâillements?
 
Dans cet article, les auteurs proposent une méthode de détection des ouvertures ou fermetures des paupières ou de la bouche. Celle-ci permet alors d'analyser la fréquence des clignements des yeux ou les bâillements. La finalité est de mettre au point une technique capable de dépister les états de somnolence, par exemple, chez des conducteurs ou des pilotes.
 
Ergology and yawning : field observations
 
A graphic method of recording the act of yawning and other forms of movement of the mouth
Iu. N. Bordiushkov
Biull Eksp Biol Med 1958;46(7):885-887
 
Monitoring mouth movement for driver fatigue or distraction with one camera
Wang Rongben Guo Lie Tong Bingliang Jin Lisheng
Transp. Coll., Jilin Univ., Changchun, China
Intelligent Transportation Systems, 2004. Proceedings. The 7th International IEEE Conference (3-6 Oct. 2004;314 -319)
 
Yawning detection for determining driver drowsiness
Tiesheng Wang Pengfei Shi
Inst. of Image Process. & Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong Univ., China
VLSI Design and Video Technology, 2005. Proceedings of 2005 IEEE International Workshop (28-30 May 2005:373-376)
 
Determining driver visual attention with one camera
Smith, P. Shah, M. da Vitoria Lobo, N.
Dept. of Comput. Sci., Central Florida Univ., Orlando, FL, USA
Intelligent Transportation Systems, IEEE 2003;4(4):205-218)
 
Comparison of impedance and inductance ventilation sensors on adults during breathing, motion, and simulated airway obstruction
Cohen, K.P. Ladd, W.M. Beams, D.M. Sheers, W.S. Radwin, R.G. Tompkins, W.J. Webster, J.G.
Lincoln Lab., MIT, Lexington, MA, USA
Biomedical Engineering, IEEE 1997; 44(7 ):555-566
 
Public speaking in virtual reality: facing an audience of avatars
Slater, M. Pertaub, D.-P. Steed, A. pdf
Dept. of Comput. Sci., Univ. Coll. London, UK
Computer Graphics and Applications, IEEE 1999;19(2):6-9
 
Hidden markov model based dynamic facial action recognition
Arsic, D. Schenk, J. Schuller, B. Wallhoff, F. Rigoll, G.
Technische Universität München, Institute for Human Machine Communication, Arcisstrasse 16, 80333 München, Germany.
Image Processing, 2006 IEEE 2006: 673-676