Invasive dental treatment and acute vascular events: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute infection/inflammation increases the risk of acute vascular events (AVEs). Invasive dental treatments (IDTs) trigger short-term acute inflammation. PURPOSE: The aim of this work is to critically appraise the evidence linking IDTs and AVEs. DATA SOURCES: Six bibliographical databases were searched up to 31 August 2021. A systematic review following PRISMA guidelines was performed. STUDY SELECTION: Intervention and observational studies reporting any AVEs following IDT were included. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently extracted data and rated the quality of studies. Data were pooled using fixed-effect, inverse variance weights analysis. RISK OF BIAS: Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies and the Cochrane Handbook-Rob 2.0 for randomized controlled trials. DATA SYNTHESIS: In 3 out of 16 clinical studies, a total of 533,175 participants, 124,344 myocardial infarctions, and 327,804 ischaemic strokes were reported. Meta-analysis confirmed that IDT did not increase incidence ratios (IR) for combined vascular events either at 1-4 weeks (IR of 1.02, 95% CIs: 0.92 to 1.13) and at 5-8 weeks (IR of 1.04, 95% CIs: 0.97 to1.10) after treatment. LIMITATIONS: A high level of heterogeneity (study designs and time point assessments) was found. CONCLUSION: Patients who received IDT exhibited no substantial increase in vascular risk over 8 weeks post treatment.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».