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Enregistrement W2767022106 · doi:10.21815/jde.017.088

Brazilian Dental Students’ Attitudes About Provision of Care for Patients Living in Poverty

2017· article· en· W2767022106 sur OpenAlexaff
Beatriz Ferraz dos Santos, Sreenath Madathil, Ângela Cristina Cilense Zuanon, Christophe Bedos, Belinda Nicolau

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyPerceptionPopulationDental carePsychologyDental educationMedicineFamily medicineGerontologyEnvironmental healthMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were to investigate dental students' attitudes toward people living in poverty and the extent to which their perceptions were associated with their willingness to treat those patients in their future practice. All 910 dental students enrolled in three Brazilian public universities in 2010 were invited to take part in a cross-sectional survey. A total of 766 students (83.7% response rate) completed the self-administered questionnaire on their perceptions of and attitudes about poverty and their intention to provide dental care to poor people. The responding students showed slightly positive attitudes about people living in poverty; however, a high percentage (35%) reported thinking they were different from the rest of the population. Nevertheless, most of these students expressed willingness to provide care to underserved populations in their future practice; this willingness was found to be associated with their beliefs about poverty (OR 1.65; 95% CI=1.41-1.94). Overall, the study found that these dental students had altruistic views toward people living in poverty. However, they seemed to lack a deep understanding of poverty that may prevent them from acting on their good intentions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,360 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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