Analgesics for Dental Implants: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Postsurgical pain is commonly associated with dental and oral surgery, and the use of analgesics has been investigated in the management of postoperative pain. This systematic review summarizes available evidence on analgesics used to manage dental implant surgery postoperative pain, to identify best therapeutic protocols and knowledge gap. A comprehensive search was conducted including MEDLINE/Pubmed, EMBASE, SCOPUS, clinicaltrials.gov, and the Cochrane Database of Systematic Reviews through May 2020. Only randomized controlled trials were included. PRISMA guidelines were followed, and risk of bias was appraised using Cochrane RoB2 tool. Eleven trials (762 patients overall) were included. Some aspects limited the feasibility of a meaningful meta-analysis; thus, a narrative synthesis was conducted. Risk of bias was low in four studies and high in two studies, while five studies raised some concerns due to the randomization process. Analgesic use seemed to be associated with improved postoperative outcomes (pain, patient's satisfaction, and need for rescue medication) when compared to placebo. Overall, this review suggests that the administration of analgesics may provide some advantages in the management of postoperative outcomes after dental implant placement, while indications about the best analgesics cannot be provided.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».