Notice bibliographique
Résumé
O disease is pandemic in regions across the world. In Canada and the United States, dental caries is the number one pediatric chronic health disease. Oral health is an essential component of total health and can be a reliable and expedient indicator of general health. Dental disease can influence a child’s ability to speak, eat, and socialize and has been linked with heart disease, diabetes, asthma, pneumonia, and stroke. Despite this evidence, oral health care has not been emphasized in pediatric nursing. Recent studies have shown that, traditionally, the focus of pediatric oral health care has been on hygiene and dental caries, and this misconception by nurses has perhaps been one of the greatest barriers to oral health care in children and adolescents. The purpose of this presentation is to explore the factors influencing pediatric oral health and to describe the collaboration of the Colleges of Nursing and Dentistry within the Caring for Kids Where They Live program, which has been implemented in three Mid-Western Canadian schools. Integrating oral health care into the pediatric clinical nursing practicum has been highly successful as evidenced by identification and intervention of multiple urgent oral health problems and other important health issues. Details of the pediatric oral health assessment guide, follow-up, and referral processes will be discussed. Nurses are encouraged to support an approach to pediatric nursing practice that includes oral health care as an essential component of overall health and wellness. Shelley Spurr, J Nurs Care 2013, 2:3 http://dx.doi.org/10.4172/2167-1168.S1.002
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».