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Enregistrement W1889278610 · doi:10.1186/1472-6831-15-s1-s12

Prevention in practice – a summary.

2015· review· en· W1889278610 sur OpenAlexaff
Stephen Birch, Colette Bridgman, Paul Brocklehurst, R.P. Ellwood, Juliana Gómez, Michael Helgeson, Amid I. Ismaïl, Richard Macey, Angelo Mariotti, Svante Twetman, Philip M. Preshaw, Iain Pretty, Helen Whelton

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2015
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineOral and maxillofacial surgeryMedical physicsGeneral surgeryDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This paper is a summary document of the Prevention in Practice Conference and Special Supplement of BMC Oral Health. It represents the consensus view of the presenters and captures the questions, comments and suggestions of the assembled audience. METHODS: Using the prepared manuscripts for the conference, collected materials from scribes during the conference and additional resources collated in advance of the meeting, authors agreed on the summary document. RESULTS: The Prevention in Practice conference aimed to collate information about which diseases could be prevented in practice, how diseases could be identified early enough to facilitate prevention, what evidence based therapies and treatments were available and how, given the collective evidence, could these be introduced in general dental practice within different reimbursement models. CONCLUSIONS: While examples of best practice were provided from both social care and insurance models it was clear that further work was required on both provider and payer side to ensure that evidence based prevention was both implemented properly but also reimbursed sufficiently. It is clear that savings can be made but these must not be overstated and that the use of effective skill mix would be key to realizing efficiencies. The evidence base for prevention of caries and periodontal disease has been available for many years, as have the tools and techniques to detect, diagnose and stage the diseases appropriately. Dentistry finds itself in a enviable position with respect to its ability to prevent, arrest and reverse much of the burden of disease, however, it is clear that the infrastructure within primary care must be changed, and practitioners and their teams appropriately supported to deliver this paradigm shift from a surgical to a medical model.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,008

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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