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Enregistrement W2165112068 · doi:10.6000/1929-4247.2015.04.01.5

Eating Disorders: Assessment of Knowledge on a Dentist’s Sample

2015· article· en· W2165112068 sur OpenAlexvenueno aff
Aurea Immacolata Lumbau, Giovanni Spanó, Silvio Mario Meloni, Francesca Sanna, Pietrina Lugliè

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Health and Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEating disordersDentistryFamily medicineAnorexia nervosaOral medicineBulimia nervosaAnorexiaPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim:To analyze the knowledge and experience of dentists with private practices in the Sassari district with regard to eating disorders and clinical stomatology manifestations.Methods: A questionnaire to investigate dentists' knowledge and experience was created and submitted to a random sample of dentists.Data were collected and analysed using the Stata SE 10 software.Results: In total, 150 dentists were enrolled (a representative sample).After questionnaire evaluation, the following results were obtained: 80.7% (121) of the participants had a degree in dentistry and 19.3% (29) had degrees in medicine with a dentistry master of science diploma, 46% (69) were males and 54% (81) were females, their age range was 25-62 (mean, 36.1)years, and the average work experience was 11.5 (range, 1-36) years.More than 90% of the participants defined eating disorders only as bulimia and anorexia.Of the dentists, 77.3% (116) correctly identified Western populations as the most affected, whereas 52.7% identified only whites as the most affected people.In total, 80% of the dentists recognised dental erosion and abrasion as typical oral manifestations.Only 62% stated that salivary pH decreases in these conditions, and 63% did not recognise parotid gland tumefaction as a clinical sign.Regarding operator experience, 60.7% (91 dentists) had clinical experience of patients with eating disorders: 43.9% of them had made diagnoses from oral manifestations, 51.3% (77) were not able to treat these patients, and 69.3% (104) would refer patients to specialized centres for treatment.Moreover, 119 (79.3%) considered that a dental hygienist was a valid collaborator for the treatment of oral cavity manifestations.Regarding prophylaxis, 16.7% (25) suggested fluoride prophylaxis and 21.3% (32) oral hygiene education.Only 1.3% indicated the use of bicarbonate to change salivary pH values, suggested conservative or prosthetic restorations, suggested the use of saliva substitutes, or the sealing of permanent teeth.Difficulties in clinically treating these patients were related to a lack of knowledge for 72% (108) of participants.Of them, 36.7% (55) had studied the clinical aspects of this pathology while attending dental school and 24.7% (37) after their degree.In total, 94.7% (142) expressed the need for further information and only 2% (3) considered they had sufficient clinical knowledge.Conclusions: It is evident that there is a lack of knowledge regarding the problem and there would seem to be an urgent need to provide more training programs and to establish guidelines for the diagnosis and treatment of eating disorders among dentists.In our opinion, the acquisition of such knowledge will change the approach to related pathology, improving clinical skills, and subsequently diagnosis and treatment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,382 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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