Knowledge, attitude, willingness and readiness of primary health care providers to provide oral health services to children in Niagara, Ontario: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most children are exposed to medical, but not dental, care at an early age, making primary health care providers an important player in the reduction of tooth decay. The goal of this research was to understand the feasibility of using primary health care providers in promoting oral health by assessing their knowledge, attitude, willingness and readiness in this regard. METHODS: Using the Dillman method, a mail-in cross-sectional survey was conducted among all family physicians and pediatricians in the Niagara region of Ontario who have primary contact with children. A descriptive analysis was performed. RESULTS: Close to 70% (181/265) of providers responded. More than 90% know that untreated tooth decay could affect the general health of a child. More than 80% examine the oral cavity for more than 50% of their child patients. However, more than 50% are not aware that white spots or lines on the tooth surface are the first signs of tooth decay. Lack of clinical time was the top reason for not performing oral disease prevention measures. INTERPRETATION: Overall, survey responses show a positive attitude and willingness to engage in the oral health of children. To capitalize on this, there is a need to identify mechanisms of providing preventive oral health care services by primary health care providers; including improving their knowledge of oral health and addressing other potential barriers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».