Evaluation of elementary school teachers' knowledge and attitudes about immediate emergency management of traumatic dental injuries.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate teachers' knowledge and attitudes about emergency management of traumatic dental injuries (TDIs) in children. MATERIALS AND METHODS: A total of 764 teachers from 13 elementary schools were included in the study. Data were collected using a self-reporting questionnaire in which teachers were asked about demographic information, previous experience with dental trauma, first-aid training, knowledge of emergency management and how they would respond to two hypothetical TDI cases. RESULTS: Of the 764 participants, 550 (71.4%) returned the questionnaire; of these, 309 (56.2%) were female and 241 (43.8%) were male. While 297 teachers reported having had first-aid training, only 13 (4.4%) of them reported emergency management of TDIs being covered in this training. Less than half of respondents (47.5%, n = 261) correctly answered the question on the appropriate response to a TDI involving a fractured tooth and only one-quarter of respondents (25.4%, n=140) correctly answered the question on the appropriate response to a TDI involving an avulsed tooth. CONCLUSION: The results of this study demonstrated teachers' low level of knowledge about the emergency treatment of TDIs in schoolchildren, suggesting that educational programmes are needed to improve proper emergency management of TDIs by teachers.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».