Mortality and Morbidity in Office-Based General Anesthesia for Dentistry in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to estimate the prevalence of mortality and serious morbidity for office-based deep sedation and general anesthesia (DS/GA) for dentistry in Ontario from 1996 to 2015. Data were collected retrospectively in 2 phases. Phase I involved the review of incidents, and phase II involved a survey of DS/GA providers. In phase I, cases involving serious injury or death for dentistry under DS/GA, sourced from the Office of the Chief Coroner of Ontario and from the Royal College of Dental Surgeons of Ontario (RCDSO), were reviewed. Phase II involved a survey of all RCDSO-registered providers of DS/GA in which they were asked to estimate the number of DS/GAs administered in 2015 and the number of years in practice since 1996. Clinician data were pooled to establish an overall number of DS/GAs administered in dental offices in Ontario from 1996 to 2015. Prevalence was calculated using phase I (numerator) and phase II (denominator) findings. The estimated prevalence of mortality in the 20-year period from 1996 to 2015 was 3 deaths in 3,742,068 cases, with an adjusted mortality rate of 0.8 deaths per 1 million cases. The estimated prevalence of serious morbidity was 1 injury in 3,742,068 cases, which adjusts to a serious morbidity rate of 0.25 per 1 million cases. The mortality rate found in this study was slightly lower than those published by earlier studies conducted in Ontario. The risk of serious morbidity was found to be low and similar to other studies investigating morbidity in office-based dental anesthesia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».