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Enregistrement W4411928410 · doi:10.1016/j.identj.2025.100864

Evaluating Dental Pain in Diverse Conditions: Findings From Short-Form McGill Pain Questionnaire Study

2025· article· en· W4411928410 sur OpenAlexaboutno aff
Jin Wang, Yinfei Pu, Hongtao Chen, X. Bai, Xue Yang, Ai‐Ping Ji, Jie Bai

Notice bibliographique

RevueInternational Dental Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Radiography and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Stomatology, Peking UniversityPeking University
Mots-clésMcGill Pain QuestionnaireMedicineVisual analogue scaleOrofacial painPhysical therapyPulpitisDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Making precise diagnoses of patients with dental pain is challenging. Thus, a screening system that can help accurately stratify patients depending on the severity of their condition is required. In this study, we compared the characteristics of dental pain in patients with different conditions using a Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). METHODS: A total of 1541 patients admitted to the Peking University School of Stomatology between February 2022 and July 2023 were assessed. Demographic data and pain characteristics were collected. Pain was assessed using the SF-MPQ, which includes the Visual Analogue Scale (VAS), Present Pain Intensity (PPI), and Pain Rating Index (PRI). Statistical analysis was performed using SPSS software, with variance analysis and Pearson's correlation coefficients, and a T-test was employed to assess the relationship between pain scores and various factors. RESULTS: A total of 11 conditions associated with dental pain were detected. Symptomatic irreversible pulpitis (SIP, 427, 27.7%) and symptomatic apical periodontitis (SAP, 429, 27.8%) were the most common conditions. Higher scores were seen in patients with SIP (5.5 ± 2.8 for PRI; 59.4 ± 24.4 for VAS; 2.9 ± 0.8 for PPI), SAP (5.6 ± 2.9 for PRI; 56.1 ± 32.0 for VAS; 2.8 ± 0.7 for PPI) and interappointment flare-up (IFU, 8.2 ± 0.5 for PRI; 56.2 ± 14.9 for VAS; 3.0 ± 0.0 for PPI). The location of pain in a tooth, spontaneous pain, sleep disturbance, duration of pain in a short time, taking painkillers was invalid, diagnosis with SIP and SAP, and IFU were significantly associated with higher pain scores (all P < .05). CONCLUSIONS: Patients with SIP and SAP present with higher pain scores. The SF-MPQ can aid in the effectiveness of dental emergency triage by identifying true acute symptomatic patients and ensuring appropriate management based on the severity of their conditions. CLINICAL RELEVANCE: SF-MPQ may help to increase effectiveness in dental emergency triage, diagnosis, and treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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