СТОМАТОГЕННЫЕ ОФТАЛЬМОЛОГИЧЕСКИЕ ОСЛОЖНЕНИЯ: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРЫ
Bibliographic record
Abstract
Актуальность. Стоматогенные офтальмологические осложнения представляют междисциплинарную проблему, сочетая инфекционные, сосудистые и неврологические механизмы поражения орбитальных структур. Несмотря на сравнительно низкую распространённость, последствия могут быть тяжёлыми вплоть до необратимой утраты зрения, а данные литературы гетерогенны из‑за различий в дизайне исследований и отсутствии унифицированных диагностических критериев. Цель. Выполнить систематический анализ литературы 2000–2025 гг. по офтальмологическим осложнениям, связанным со стоматологическими вмешательствами и одонтогенными инфекциями, с оценкой этиопатогенеза, эпидемиологии, факторов риска, диагностических алгоритмов, тактики лечения и мер профилактики. Материалы и методы. Поиск публикаций в базах PubMed, Scopus, Web of Science, eLibrary.ru, Cochrane Library и Google Scholar по протоколу PRISMA с использованием булевых запросов на русском и английском языках. Включались оригинальные исследования, обзоры, мета‑анализы и клинические случаи; исключались нерецензируемые источники и работы с выраженными методологическими ограничениями. Качество оценивалось шкалами Newcastle‑Ottawa и AMSTAR‑2. Проведён качественный синтез; где это было оправдано, — количественный анализ (агрегированные OR с 95% CI, оценка гетерогенности I²). Результаты. Идентифицированы ключевые классы осложнений: воспалительные (орбитальный целлюлит, субпериостальные абсцессы, тромбоз кавернозного синуса), сосудистые (окклюзия центральной артерии сетчатки, ишемическая оптическая нейропатия), неврологические (диплопия, птоз, офтальмоплегия, транзиторный амавроз) и опухолево‑синдромальные формы. К ведущим факторам риска относятся одонтогенные инфекции, технические ошибки при инъекционных процедурах и анатомические особенности. Предложены алгоритмы диагностики и ведения, интегрирующие клинику, визуализацию (КТ/МРТ, ОКТ) и микробиологию. Агрегированные оценки указывают на повышенный риск неврологических и сосудистых осложнений (OR > 3); интеграция визуализации и биомаркеров повышает диагностическую точность (AUC ≈ 0,9). 29 Вестник КНИИ РАН. Серия «Естественные и технические науки» № 3 (22), 2025 Заключение. Своевременная диагностика, санация очагов одонтогенной инфекции, соблюдение техники безопасных инъекций и междисциплинарное взаимодействие позволяют снизить частоту тяжёлых исходов. Необходима стандартизация протоколов ведения и профилактики на основе многоцентровых данных. Relevance. Stomatogenic ophthalmological complications are an interdisciplinary problem, combining infectious, vascular and neurological mechanisms of damage to orbital structures. Despite the relatively low prevalence, the consequences can be severe, up to irreversible vision loss, and literature data are heterogeneous due to differences in research design and the lack of unified diagnostic criteria. Goal. To perform a systematic analysis of the literature from 2000-2025 on ophthalmological complications associated with dental interventions and odontogenic infections, with an assessment of etiopathogenesis, epidemiology, risk factors, diagnostic algorithms, treatment tactics and preventive measures. Materials and methods. Search for publications in PubMed, Scopus, Web of Science databases, eLibrary.ru , Cochrane Library and Google Scholar using the PRISMA protocol using Boolean queries in Russian and English. Original studies, reviews, meta‑analyses, and clinical cases were included; uncensored sources and works with pronounced methodological limitations were excluded. The quality was assessed using the Newcastle‑Ottawa and AMSTAR scales‑2. A qualitative synthesis was carried out; where justified, a quantitative analysis (aggregated OR with 95% CI, I2 heterogeneity assessment). Results. Key classes of complications have been identified: inflammatory (orbital cellulitis, subperiosteal abscesses, cavernous sinus thrombosis), vascular (central retinal artery occlusion, ischemic optic neuropathy), neurological (diplopia, ptosis, ophthalmoplegia, transient amaurosis) and tumor‑syndromic forms. The leading risk factors include odontogenic infections, technical errors during injection procedures, and anatomical features. Diagnostic and management algorithms are proposed that integrate clinic, imaging (CT/MRI, OCT) and microbiology. Aggregated 30 Вестник КНИИ РАН. Серия «Естественные и технические науки» № 3 (22), 2025 estimates indicate an increased risk of neurological and vascular complications (OR > 3); integration of imaging and biomarkers increases diagnostic accuracy (AUC ≈ 0.9). Conclusion. Timely diagnosis, rehabilitation of foci of odontogenic infection, compliance with safe injection techniques and interdisciplinary interaction can reduce the frequency of severe outcomes. Standardization of management and prevention protocols based on multicenter data is needed.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".