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Enregistrement W2313915555 · doi:10.7860/jcdr/2015/12630.5603

The Ability of Oral & Maxillofacial Surgeons to Perform Basic Life Resuscitation in Chattisgarh

2015· article· en· W2313915555 sur OpenAlexaff
Vinay Kharsan

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStatistical significanceTest (biology)Post hocDentistryStatistical softwareStatistical analysisOral and maxillofacial surgeryResuscitationBasic life supportFamily medicineEmergency medicineMedical emergencyCardiopulmonary resuscitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM AND OBJECTIVE: This study was conducted to assess the ability of oral & maxillofacial surgeons regarding basic life resuscitation in case of medical emergencies. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional study was conducted among oral & maxillofacial surgeons through a mailed questionnaire. The sample size was finalized to 152 including 108 - males and 44 - females with mean age of the subjects as 30.65 y. The Statistical software namely SPSS version 16.0 was used for data analysis. STATISTICAL ANALYSIS: The student's t-test, ANOVA test and post-hoc test were used as tests of significance for statistical evaluation at p ≤ 0.05. RESULTS: The study revealed that most of the participants were aware about the administration of drugs. Around half of the surgeons (52.4%) were able to understand correct reading of ECG. It has been seen that, 66.8% were properly knowing, how to maintain the airway and 77.4% were experienced in the administration of oxygen in case of emergencies. Overall the knowledge was more among experienced dental surgeons. CONCLUSION: It was found that most of the participants were aware to handle the medical emergencies in dental practice and the awareness was higher among senior surgeons. Still the surgeon should have more knowledge for initial stabilization in a patient with risk happening at dental office.

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)0,005
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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