Dry Socket Prevalence and Risk Factors in Third Molar Extractions: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Third molar extraction is a routine oral surgical procedure that is often complicated by the development of a dry socket (alveolar osteitis). This prospective observational study aimed to investigate the prevalence of dry sockets and identify associated risk factors and causes, contributing to a comprehensive understanding of the postoperative outcomes of oral surgery. Methods This study employed a prospective observational design with a 12-month follow-up period. Participants aged 18-40 years scheduled for third molar extraction were included, whereas those with coagulopathies, pregnant or lactating women, patients with vitamin deficiencies, and individuals on medications affecting healing were excluded. Data collection involved comprehensive assessments at baseline, intraoperative details, and postoperative evaluations at 48 hours, one week, and two weeks. Statistical analyses included descriptive statistics, chi-square tests, t-tests, or Mann-Whitney U tests, and logistic regression for the risk factor analysis. Results A total of 238 participants with diverse demographic characteristics were enrolled in this study. The prevalence of dry sockets increased progressively from 20.6% at 48 hours to 41.2% at two weeks post-extraction. Smoking, poor oral hygiene, and surgical technique emerged as significant risk factors, with corresponding odds ratios of 6.41 (95% CI: 2.86-14.36, p < 0.001), 9.53 (95% CI: 2.12-42.84, p = 0.003), and 3.27 (95% CI: 2.08-5.15, p < 0.001), respectively. Pain intensity, measured using a Visual Analog Scale, gradually decreased from 48 hours to two weeks post-extraction. Conclusion This study provides valuable insights into the prevalence and risk factors associated with dry sockets following third molar extractions. Smoking, poor oral hygiene, and poor surgical techniques were identified as significant contributors, emphasizing the importance of preoperative counseling and targeted interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».