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Enregistrement W1968493018 · doi:10.1111/j.1752-7325.2006.tb02570.x

Prevalence and Causes of Oral Injuries in a Population of Canadian Adults Aged 18 to 50 Years ‐ A Brief Communication

2006· article· en· W1968493018 sur OpenAlexaffabout
David Locker

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Dentistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionTelephone interviewPoison controlTelephone surveyPopulationAge groupsSuicide preventionOccupational safety and healthDentistryDemographyPhysical therapyGerontologyMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the prevalence and causes of injuries to the mouth and teeth among adults aged 18 to 50 years in Ontario, Canada. METHODS: 2001 individuals in the target age range participated in a telephone interview survey based on random digit dialling. RESULTS: Overall, 15.5% of subjects reported a history of injury with 5.4% having multiple episodes of injury. One third of the injuries occurred in adulthood. The majority (85.0%) with a history of trauma reported damage to the teeth and of these, 26.0% broke one or more teeth, 25.4% reported one or more teeth being knocked out and 6.5% reported displacement of teeth. The most common cause of injury was playing sports, followed by collisions and falls. Violence accounted for 10.0% of the injuries reported. The causes of injury varied according to gender, education and the age at which the injury occurred. CONCLUSION: Oral and dental injuries occur throughout the lifespan, although the causes appear to vary according to the age at which they happen.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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