Xerostomia: Clinical Aspects and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Xerostomia or dry mouth is a condition that is frequently encountered in dental practice. The most common cause is the use of certain systemic medications, which make the elderly at greater risk because they are usually more medicated. Other causes include high doses of radiation and certain diseases such as Sjogren's syndrome. Xerostomia is associated with difficulties in chewing, swallowing, tasting or speaking. This results in poor diet, malnutrition and decreased social interaction. Xerostomia can cause oral discomfort, especially for denture wearers. Patients are at increased risk of developing dental caries. A thorough intraoral and extra-oral clinical examination is important for diagnosis. Treatment may include the use of salivary substitutes (Biotene), salivary stimulants such as pilocarpine, ongoing dental care, caries prevention, a review of the current prescription drug regimen and possible elimination of drugs having anticholinergic effects. Because of the ageing population, and the concomitant increase in medicated individuals, dentists can expect to be presented with xerostomia in an increasing number of patients in the coming years and therefore should be familiar with its diagnosis and treatment. Therefore, the purpose of this review is to outline for clinicians the common aetiologies, clinical identification, and routine therapeutic modalities available for individuals with xerostomia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».