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Enregistrement W4411962520 · doi:10.1186/s12903-025-06308-4

Efficacy of preprocedural mouth rinses (Chlorhexidine, essential oil, and hydrogen peroxide) in reducing bacterial aerosols during dental scaling

2025· article· en· W4411962520 sur OpenAlexaff
Soma Hoseyni, Masoumeh Rostamzadeh, Himen Salimizand, Arian Azadnia, Farshad Rahimi, Shabnam Khalifehzadeh

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesKurdistan University Of Medical Sciences
Mots-clésMedicineChlorhexidineMouth rinseHydrogen peroxideDentistryOral and maxillofacial surgeryAntiseptic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study aimed to compare the efficacy of mouth rinsing with chlorhexidine, essential oil, and hydrogen peroxide mouthwashes in reducing bacterial infection in aerosols produced during dental scaling. MATERIALS AND METHODS: Eighty subjects were randomly assigned to four groups. Ten minutes before treatment, participants rinsed for 1 min with 10 mL of either chlorhexidine, essential oil, hydrogen peroxide, or water. Blood agar plates were used to collect aerosols during the scaling procedure, with plates placed at the patient's chest, dentist's chest, and assistant's chest. Plates were exposed for 30 min during and after treatment, incubated at 37 °C for 48 h, and the total number of colony-forming units (CFUs) was counted and analyzed using SPSS-24 software. RESULTS: The mean age of participants was 35.01 years, with 57.5% female and 42.5% male. A statistically significant difference was observed in the number of bacterial colonies on the patient's chest plates (882.56 CFUs), dentist's chest (99.84 CFUs), and assistant's chest (48.49 CFUs) (p value < 0.001). Chlorhexidine mouthwash significantly reduced bacterial growth compared to the other groups. CONCLUSION: Rinsing with chlorhexidine mouthwash before dental treatment effectively reduces bacterial contamination in aerosols, thereby lowering the risk of infection for dental personnel and patients. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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