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ISSN 1561-297X (Impreso)

2018, Número 4

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Rev Cubana Estomatol 2018; 55 (4)


Índice del dolor postratamiento endodóntico

Toledo RL, Cabrera GK, González FV, Machado MM

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 17
Paginas: 1-14
Archivo PDF: 395.55 Kb.


RESUMEN

Introducción: Pronosticar la aparición de dolor postratamiento endodóntico favorece el juicio clínico de profesionales en relación con este procedimiento.
Objetivo: Elaborar un índice a partir de factores que conducen al dolor postratamiento endodóntico en la población objeto de estudio.
Métodos: Se realizó una investigación en dos etapas en la ciudad Santo Domingo, provincia Villa Clara. La primera fue un estudio analítico transversal sobre 94 tratamientos endodónticos seleccionados mediante un muestreo aleatorio, entre marzo y diciembre de 2015, para obtener un índice. La segunda fue un estudio transversal realizado sobre 62 tratamientos escogidos también de forma aleatoria, entre enero y mayo de 2016, para valorar la capacidad discriminatoria del índice. Se recopiló información mediante el interrogatorio, examen clínico y radiográfico, y se registró la presencia de dolor al terminar la terapia. Los datos se analizaron empleando estadística descriptiva e inferencial. Para la construcción del índice, se obtuvieron los valores del estadígrafo V de Cramer de cada variable.
Resultados: Entre los factores asociados al dolor postratamiento endodóntico se observó cómo los más relevantes el dolor o inflamación preoperatorio, el dolor durante el tratamiento, el número de citas y el conducto radicular reducido; con valores de la V de Cramer de 0,848; 0,605; 0,595 y 0,592, respectivamente. La sensibilidad del índice propuesto fue del 83,3 %.
Conclusiones: En la población estudiada se observaron varios factores asociados a la presencia de dolor postratamiento endodóntico; el dolor o inflamación preoperatorio resultó el de mayor significación. Estos factores se sintetizaron mediante un índice. El índice propuesto presentó una adecuada sensibilidad, lo que contribuye a establecer juicios pronósticos más acertados con respecto a la aparición posterior del dolor.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Gutmann JL, Lovdahl PE. Solución de problemas en el dolor no odontógeno. En: Gutmann JL, Lovdahl PE. Solución de problemas en Endodoncia. Prevención, identificación y tratamiento. 5ta. ed. Barcelona: Elsevier S.L.; 2012. p. 119-131.

  2. Menakaya IN, Oderinu OH, Adegbulugbe IC, Shaba OP. Incidence of postoperative pain after use of calcium hydroxide mixed with normal saline or 0.2 % chlorhexidinedigluconate as intracanal medicament in the treatment of apical periodontitis. Saudi Dent J. 2015;27(4):187-93.

  3. Wong AWY, Zhang S, Li SKY, Zhu X, Zhang C, Chu CH. Incidence of postobturation pain after single-visit versus multiple-visit non-surgical endodontic treatments.BMC Oral Health. 2015;15(1):96.

  4. Toledo Reyes L, Alfonso Carrazana M, Barreto Fiú E. Evolución del tratamiento endodóntico y factores asociados al fracaso de la terapia. Medicent Electrón. 2015 abr.-jun.;20(3):[aprox. 4 p.]. Acceso: 14/01/2017. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S102930432015000200007&lng=es

  5. Arias A, De la Macorra JC, Hidalgo JJ, Azaba M. Predictive models of pain following root canal treatment: a prospective clinical study. International Endodontic Journal. 2013;46(8):784-93.

  6. Toledo Reyes L, Alfonso Carrazana M. Complejidad del tratamiento endodóntico, según factores asociados. Rev Cubana Estomatol. 2016 Jun;53(2):2-8. Acceso: 21/01/2017. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S003475072016000200002&lng=es

  7. Segura JJ, Jiménez-Rubio A, Gallardo I. Valoración mediante escala analógico visual del dolor intraoperatorio en diferentes tratamientos odontológicos. Arch Odontoestomatol. 1998;14(5): 290-8.

  8. González Ferrer V, Alegret Rodríguez M, González Ferrer Y, Moreno Arias A. Validación interna de modelo predictivo creado mediante nueva metodología aplicable en la atención primaria de salud. Medicent Electrón. 2015 Dic;19(4):21824. Acceso: 21/01/2017. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S102930432015000400002&lng=es

  9. González Ferrer V, Alegret Rodríguez M, Martínez Abreu J, González Ferrer Y. Índice de riesgo de caries dental. Rev Cubana Estomatol. 2017 Mar;54(1):34-47. Acceso: 05/11/2017. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S003475072017000100004&lng=es

  10. Polycarpou N, Ng YL, Canavan D, Moles DR, Gulabivala K. Prevalence of persistent pain after endodontic treatment and factors affecting its occurrence in cases with complete radiographic healing. International Endodontic Journal. 2005;38(3):169-78.

  11. Toledo Reyes L, Alfonso Carrazana M. Consideraciones en relación con la complejidad del tratamiento endodóntico. Medicent Electrón [internet]. 2015 abr.jun.;19(2):[aprox. 4 p.]. Acceso: 14/01/2017. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S102930432015000200007&lng=es

  12. Estrela C, Holland R, Rodríguez de Araújo EC, Gonçalves Alencar AH, Damião Sousa-Neto M, Djalma Pécora J. Characterization of Successful Root Canal Treatment. Braz Dent J. 2014;25(1):[aprox. 9 p.]. Acceso: 14/01/2017. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1590/0103-6440201302356

  13. Fuentes Smith LE. Metodología para la elección de punto de corte óptimo para dicotomizar covariables continuas. Rev Cubana Genet Comunit. 2013;7(3):36-42.

  14. Zhu W, Zeng N, Wang N. Sensitivity, specificity, accuracy, associated confidence interval and ROC analysis with practical SAS implementations. NESUG proceedings: health care and life sciences, Baltimore, Maryland. 2010 Nov 14:1-9.

  15. Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): The TRIPOD statement. BMC Medice. 2015;13(1):1.

  16. González Ferrer V. Aspectos críticos del empleo en salud de modelos estadísticos de clasificación. Medicent Electrón. 2014 Oct;36(Supl 1). Acceso: 14/01/2017. Disponible en: http://www.revmatanzas.sld.cu/revista%20medica/ano%202014/supl1%202014/te ma07.htm

  17. Chen Lin, Li Xu, Yang-xi Chen, Yuan Liang, Xiao-lin Chen, Yao Lin, et al. A statistical model for predicting the retrieval rate of separated instruments and clinical decision-making. Journal of Dental Sciences. 2015;10(4):423-30.




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