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Enregistrement W4315640814 · doi:10.1177/00220345221139230

Acute Postoperative Pain Due to Dental Extraction in the Adult Population: A Systematic Review and Network Meta-analysis

2023· review· en· W4315640814 sur OpenAlexaff
Anna Miroshnychenko, Sara Ibrahim, Maria Azab, Yetiani Roldán, Juan Pablo Díaz Martinez, Divyalakshmi Tamilselvan, Leon He, J.W. Little, Olivia Urquhart, Malavika P. Tampi, Deborah E. Polk, Paul A. Moore, Elliot V. Hersh, Brannon R. Claytor, Alonso Carrasco‐Labra, Romina Brignardello‐Petersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesBayer HealthCareU.S. Food and Drug AdministrationUniversity of PennsylvaniaPfizerU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMeta-analysisDental extractionExtraction (chemistry)MedicineDentistryPopulationInternal medicineChemistryEnvironmental healthChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares the effectiveness of pharmacological treatments to develop guidelines for the management of acute pain after tooth extraction. We searched Medline, EMBASE, CENTRAL, and US Clinical Trials registry on November 21, 2020. We included randomized clinical trials (RCTs) of participants undergoing dental extractions comparing 10 interventions, including acetaminophen, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), opioids, and combinations to placebo. After duplicate screening and data abstraction, we conducted a frequentist network meta-analysis for each outcome at 6 h (i.e., pain relief, total pain relief [TOTPAR], summed pain intensity difference [SPID], global efficacy rating, rescue analgesia, and adverse effects). We assessed the risk of bias using a modified Cochrane RoB 2.0 tool and the certainty of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation approach. We implemented the analyses in RStudio version 3.5.3 and classified interventions from most to least beneficial or harmful. We included 82 RCTs. Fifty-six RCTs enrolling 9,095 participants found moderate- and high-certainty evidence that ibuprofen 200 to 400 mg plus acetaminophen 500 to 1,000 mg (mean difference compared to placebo [MDp], 1.68; 95% confidence interval [CI], 1.06-2.31), acetaminophen 650 mg plus oxycodone 10 mg (MDp, 1.19; 95% CI, 0.85-1.54), ibuprofen 400 mg (MDp, 1.31; 95% CI, 1.17-1.45), and naproxen 400-440 mg (MDp, 1.44; 95% CI, 1.07-1.80) were most effective for pain relief on a 0 to 4 scale. Oxycodone 5 mg, codeine 60 mg, and tramadol 37.5 mg plus acetaminophen 325 mg were no better than placebo. The results for TOTPAR, SPID, global efficacy rating, and rescue analgesia were similar. Based on low- and very low-certainty evidence, most interventions were classified as no more harmful than placebo for most adverse effects. Based on moderate- and high-certainty evidence, NSAIDs with or without acetaminophen result in better pain-related outcomes than opioids with or without acetaminophen (except acetaminophen 650 mg plus oxycodone 10 mg) or placebo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,040
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,214
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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