Knowledge about traumatic dental injuries in the permanent dentition: A survey of Lithuanian dentists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: In Lithuania, dental trauma cases are often treated by general dentists, but it is unknown whether their age, self-evaluation of trauma knowledge and practice location can predict their actual knowledge and management of trauma cases. The aim of this study was to evaluate whether these factors can be used to predict the actual knowledge and management of trauma cases. METHODS: A 2-part questionnaire included 17 multiple-choice questions about practitioners' demographics, their self-evaluated knowledge and how frequently they treated traumatized permanent teeth as well as 13 clinical scenarios reflecting a variety of clinical trauma cases and their complications. A total of 980 randomly selected general dentists, representing 5 Lithuanian counties, participated in the study. RESULTS: The response rate was 59.4% (n = 582). Overall, 82.3% of general dentists reported that they treated only a few dental trauma cases and 14.4% chose to refer their patients; 55.1% of dentists considered their dental traumatology knowledge to be sufficient but incomplete and 34.0% self-evaluated their knowledge as insufficient. The most knowledge (based on self-evaluation) was reported by the younger dentists (≤50 years; P = .004). The mean correct knowledge score was 7.6 ± 2.2 of the 13 clinical scenarios. Both bivariate and multivariate analyses showed that greater trauma-related knowledge was associated with a younger age. Better knowledge was observed amongst the dentists who self-evaluated their own knowledge as sufficient or as comprehensive. CONCLUSION: Lithuanian general dentists have insufficient dental traumatology knowledge. Better knowledge was observed amongst younger dentists (≤50 years).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle