Notice bibliographique
Résumé
American dentistry has recognized for a quarter century that the growth in the proportion of elderly in the population is impacting on the profession. Multiple articles in the professional literature have speculated on the ways in which this change will be manifested. Data and projections from earlier articles are revisited and five trends are offered to guide professionals as they position their practices for the coming years. The increase in number and proportion of elderly in dental practices stems from successes in preventing and controlling infectious diseases during the last century. The trend has not peaked but will continue for at least two more decades. Retention of teeth into advanced age has resulted from emerging and improved preventive and restorative dental advances directed at children and adults beginning mid-century, and dental utilization studies confirm the elderly are seeking dental care at an unprecedented and growing rate. Chronic disease and infirmity that accompany advanced age make dental care more challenging for this group. Dentists and their staff will need to continuously undertake educational opportunities that will foster and maintain their facility in providing care to the elderly. They will need to do this because Americans of advanced age are becoming the dominant age group seeking, and able to pay for, sophisticated dental services. The blend of those services is shifting away from removable prostheses to a rising demand for restorative, periodontic, and endodontic care. Root caries, in particular, will be a growing challenge to both providers and patients. There is mounting evidence oral disease impacts endocrine, cardiovascular, and pulmonary health, particularly in frail elders, and will likely provide many elderly additional stimuli to seek dental care. Providers who seek an alternative approach for delivering their services will find growing demand for and satisfaction with traveling to patients, rather than the other way around.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».