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Enregistrement W2016332041 · doi:10.1111/ger.12109

Confronting dental uncertainty in old age

2014· review· en· W2016332041 sur OpenAlex
Michael I. MacEntee, Kavita R. Mathu‐Muju

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGerodontology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDisappointmentHealth careContext (archaeology)BlamePsychiatrySocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide an overview of the literature about uncertainty in health care and how it relates to the oral health care of older people. BACKGROUND: The medical literature describes uncertainty in health care from the initial informed-consent to its impact on a patient's ability to cope with undesirable outcomes. METHODS: A narrative review of the medical, dental and psychological literature was conducted to identify pertinent information on the theory and implications of uncertainty in healthcare. The findings are infused into a case-report illustrating the recurrence of uncertainty experienced by an older woman who had multiple treatments over several years to restore her dentition damaged severely by dental caries. RESULTS: Uncertainty originates from inadequate understanding, incomplete information and undifferentiated alternatives leading to unnecessary diagnostic tests and healthcare costs. A conceptual taxonomy clarifies the characteristics of uncertainty in the context of scientific, practical or personal sources and offers management possibilities through effective communications to identify choices and probabilities that help patients to adapt and cope with adverse events. CONCLUSIONS: Uncertainty pervades healthcare. It can lead patients to self-blame, anger and withdrawal from care unless it is communicated effectively so that they can adapt and cope with the disappointment of adversity and continue with alternative approaches to care.

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.

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)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,342 · 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