Evaluation of Oral Therapeuthical and Surgical Treatment Needs among Retirement Age Population in Different Countries
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of Oral Therapeuthical and Surgical Treatment Needs among Retirement Age Population in Different Countries Oral health in connection with quality of life is affected by such functional factors as dental decay and its complications, untreated tooth roots, oral mucosal diseases and inflammations, precancerous diseases, cancers, pain in temporomandibular joints, xerostomia and partially or fully edentulous jaws. It has been noted in literature that among retirement age population the number of remaining teeth has increased and the number of untreated decayed teeth in developed countries for the last 20 years has decreased. Despite this fact the need to improve measures of oral health remains actual in this age group due to increasing prevalence of diagnosed oral diseases and number of extracted teeth and roots. Oral health indicators among retirement age population living in nursing homes in such countries as Canada, USA, UK, Finland, Denmark, Germany, Turkey, Brazil, Australia and Lithuania differ from the same age group indicators among self-dependent old people able to take care of themself. Oral health indicators of nursing homes residents in many countries are significantly worse than oral health indicators of the corresponding age group population. The proposed evaluation data of oral hygiene, periodontal status, DMF-T index, quality of existing and needs of new prosthodontics as well as oral mucosal disorders among retirement age population provides an important insight into therapeutic and surgical treatment provision in different countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».