Provision of dental care for medically compromised children in the UK by General Dental Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the views of General Dental Practitioners (GDPs) regarding their provision of dental treatment for medically compromised children. A questionnaire to assess confidence, experience and willingness to treat eight specific groups of medically compromised children was sent to 524 GDPs. Information is based on 271 completed questionnaires. The median number of children treated by GDPs in each of the eight groups over the previous 5 years was 0-2. Eighty percent of respondents stated that they would value further training in the provision of dental care for medically compromised children. Confidence was highest in providing dental treatment for children with three conditions: congenital heart disease (37% very confident), diabetes (39% very confident) and epilepsy (41% very confident). These were also the conditions that the GDPs reported as presenting most frequently in the dental surgery. GDPs reported least confidence in providing dental care for children with haemophilia (12% very confident) and organ transplants (14% very confident). Only 30% of GDPs wanted to be routinely involved with the provision of dental care for medically compromised children. The results indicate that medically compromised children may have problems accessing dental care and expertise. A system of integrated medical and specialised dental care is suggested.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».