Pulse oximetry as a dental pulp test: A scoping review to identify barriers hindering the use of oximeters in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Although medical pulse oximeters are considered effective for endodontic diagnoses, the method remains uncommon in current dental practice. The aim of the present scoping review was to investigate clinical factors that exert a negative impact on the use of pulse oximeters in dental practice. Methods: This study followed the PRISMA-ScR guidelines and the protocol was prospectively registered in the Open Science Framework (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/3GQCE). A comprehensive search of the MEDLINE (via PubMed), Cochrane Library, and Web of Science databases was performed in December 2022 for articles published in English or Spanish. All types of clinical studies were included, except comments, letters to the editor, and abstracts. Two independent investigators analyzed 45 full-text articles. Data extraction included general characteristics, oxygen saturation levels, and limiting factors/barriers to the use of oximeters as pulp testers. Results: The search of the databases yielded 1,300 records and 38 were included (quantitative data extraction was performed for 35 and three articles were systematic reviews). Publications were highest in number between 2016 and 2017, with an evident reduction occurring after 2021. The oxygen saturation level for sound/vital maxillary anterior teeth was 84.99% (overall mean). The main limiting factors/barriers were i) the difficulty in maintaining the two light-emitting diodes parallel during pulp tests, ii) infrared light diffraction by enamel/dentin/gingiva, and iii) the diversity of patient ages in studies. Conclusion: This scoping review encountered noteworthy findings associated with the impracticability of using medical pulse oximeters as dental pulp testers. The recent decrease in the frequency of published studies compared to approximately seven years ago may imply a negative trend in the use of the method.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».