Types of Canadian Dentists Who Are More Likely to Provide Dental Implant Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We designed to determine the variables that influence the adoption rate of implant technology amongst Canadian dentists. METHODS AND MATERIAL: In this cross-sectional study, an anonymous survey questionnaire was sent to all licensed Canadian dentists, both general practitioners and specialists. A 3-part questionnaire accompanied by a postage prepaid envelope was sent to all licensed Canadian dentists. No second mailing was performed. The plan was to measure the effects of age, gender, language, type of specialties, ownership, association with other dentists, and the location of practice on the adoption of dental implant technology. RESULTS: The multivariate regression analyses indicate that the dentists' gender, province of practice, specialty, and whether they practice alone or in association with other practitioners are significant factors associated with the adoption of implant technology in providing both surgical and prosthetic aspects of implant therapy. Female dentists provided significantly less implant prostheses than their male counterparts (OR: 1.75, P < 0.05). Canadian dentists in Atlantic regions were significantly less likely than those in other provinces to surgically place an implant or restore implant prostheses (OR: 0.34, OR: 0.30). In addition, those dentists who owned their practices were 2.35 (P < 0.05) times more likely to provide implant prostheses. CONCLUSIONS: This study provides an evidence that the rate of adoption of implant technology among Canadian dentists depends mainly on practitioners' age, practice ownership, and their specialties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».