Predictors of pain associated with routine procedures performed in general dental practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of the study was to investigate factors that influence pain intensities associated with routine dental procedures. METHOD: Four hundred and fifty-one dental patients self-reported pain experienced during the procedure immediately after undergoing a variety of common dental interventions and 1 day after the completion of the procedure. Pain character was measured using the McGill short-form pain questionnaire and intensity using a numerical rating (NRS) scale. Information was collected on a number of factors that could influence pain: dental anxiety was measured using the Corah Dental Anxiety Scale to categorize patients into four domains (fearless, some unease, nervous and very anxious). Dentists provided information regarding the type(s) of procedure and use of local anaesthetic (LA). RESULTS: Seventy-five percent of patients (339/451) reported no pain during their procedure when the data were collected immediately postoperatively (NRS score = 0). Univariate analyses showed that dental anxiety, LA use and type of procedure (extractions) were significant (P < 0.05) predictors of reported intra-operative pain. However, when these factors were combined in a multivariate model, the strongest predictor of pain was dental anxiety [odds ratio (OR) = 4.98 (95% CI 1.42-17.44)] and LA use [OR = 2.79 (95% CI 1.39-5.61)]. Although the strongest predictor of postoperative pain on the next day was pain reported during the procedure [OR = 5.85 (95% CI 2.71-12.64)], LA remained a significant predictor of pain the day after the procedure [OR = 3.16 (95% CI 1.02-9.81)]. CONCLUSIONS: Dentists need to assess their patients both preoperatively for dental anxiety and intra-operatively for signs of suboptimal local anaesthesia so as to effectively align patient management and clinical techniques to control dental anxiety and produce adequate anaesthesia.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».