Acute Postoperative Pain Due to Dental Extraction in the Adult Population: A Systematic Review and Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».