The Effect of Phentolamine on Reversing Soft Tissue Anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
Long-lasting numbness of soft tissues such as lips, tongue, and cheeks after dental anesthesia is not only unpleasant but has the potential to cause self-inflicted damage to the numb tissue. Phentolamine mesylate, when injected in vicinity to the site of local anesthesia, accelerates the absorption of local anesthesia. Dental use of this drug was approved in the United States and Canada in 2008 and 2014, respectively. The rapidly increasing popularity of this novel technology (intraoral phentolamine injections) warrants a health technology assessment for clinicians. A medical librarian conducted a systematic literature search (up to March 1, 2016) for any clinical study involving intraoral phentolamine injection. Meta-analysis of the efficacy data from 4 clinical studies supports the role of intraoral phentolamine injections in shortening the duration of numbness after local anesthesia. No publication bias was found in the selected studies. The selected studies identified no serious adverse events other than pain at the site of injection and some postprocedural pain. Our cost-effectiveness analysis shows phentolamine mesylate to be an effective treatment modality when compared with no treatment, sham, or placebo injection. Phentolamine mesylate incurs an additional cost (in US dollars) of $0.13 to $0.16 per minute of reversing the soft tissue local anesthesia and $0.38 to $0.46, when compared with sham or placebo injection, after a noninvasive dental procedure. The literature lacked substantial evidence in favor of clinical benefits, such as a decrease in self-inflicted injuries. Only a subgroup of the dental patient population undergoing specific dental procedures would benefit from accelerated recovery from numbness. Knowledge Transfer Statement: Intraoral phentolamine to reverse numbness is a new intervention with ambiguous utility. With consideration of cost and patient preference, evidence generated by this report may be used in clinical decision making and case selection for this intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».