Assessment of Pain Scales Used in Endodontic Postoperative Pain Evaluation: Frequency, Advantages, and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Postoperative pain is a critical outcome in endodontic research and clinical practice, directly impacting patient satisfaction and treatment success. Various pain assessment tools, such as the Visual Analog Scale (VAS) and Numeric Rating Scale (NRS), are employed to quantify and evaluate pain. This study aimed to analyze the frequency of use of different pain assessment tools in endodontic postoperative pain research across different databases. Materials and Methods: A bibliometric analysis was performed using PubMed, Web of Science, and Scopus. The search strategy included commonly used pain scales: VAS, NRS, Heft-Parker Visual Analog Scale, Verbal Rating Scale, Faces Pain Scale, Short-Form McGill Pain Questionnaire, and Brief Pain Inventory. The results were synthesized to determine the prevalence of these scales in published research. Results: VAS was the most frequently used tool, with 571 studies in PubMed (75.4%), 581 in Scopus (77.8%), and 346 in Web of Science (74.1%). The NRS followed, with 65 (8.6%), 71 (9.5%), and 51 (10.9%) studies, respectively. Other scales, such as the Heft-Parker Visual Analog Scale, Verbal Rating Scale, and Faces Pain Scale, were used less frequently. Comprehensive tools like the Short-Form McGill Pain Questionnaire and Brief Pain Inventory had minimal representation. Conclusion: VAS and NRS dominate endodontic postoperative pain research, reflecting their ease of use and widespread acceptance. Less commonly used tools, while valuable in specific contexts, are underrepresented. Future research should explore the reasons for this disparity and assess the potential of hybrid tools to standardize pain evaluation practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».