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Enregistrement W2791595283 · doi:10.25301/jpda.264.158

Oral Manifestations and Dental Management of Patients with Chronic Renal Failure on Hemodialysis

2018· article· en· W2791595283 sur OpenAlexaff
Nazish Khan, Shairose Aziz, Maria Kwiatowski, Farrukh Mirza, Reza Haider, Bilal Jamil

Notice bibliographique

RevueJournal of The Pakistan Dental Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOral and gingival health research
Établissements canadiensCanada Energy Regulator
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisChronic renal failureMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM:The incidence of Chronic renal failure (CRF) is increasing all over the world. Most of these patients will show oral signs or symptoms either related to the renal disease or its treatment. The treatment may require dietary and fluid restrictions but despite this most of the patients progress to end stage renal failure (ESRF) and require further treatment of haemodialysis, peritoneal dialysis or renal transplantation. This research aims to present the dental manifestations a patient undergoing hemodialysis may present with and also make recommendations for the general dentist to improve their patient's oral hygiene status. METHODOLOGY:Our inclusion criteria included patients suffering from chronic renal failure of either gender with age 18 years and above, non smokers and requiring hemodialysis for at least every month. Whereas,patients with unstable medical conditions requiring hospitalization other than dialysis in the past 30 days, or with co morbidities such as stroke. RESULTS:A comprehensive outline of the different manifestations in the patients undergoing hemodialysis; caries, periodontal disease, halitosis, lichen planus like lesions and xerostomia is discussed in this article along with the number of patients who seroconverted to Hepatitis B and C during the course of their treatment. CONCLUSION: Patients with Chronic renal failure presenting with significant medical histories and associated drug regimens, which may considerably affect the oral environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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