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Enregistrement W6949436687 · doi:10.5281/zenodo.14510699

Assessment of Pain Scales Used in Endodontic Postoperative Pain Evaluation: Frequency, Advantages, and Limitations

2024· article· en· W6949436687 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMemory, History, Trauma, Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual analogue scaleMcGill Pain QuestionnaireRating scalePain assessmentPostoperative painPatient satisfactionMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0250,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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