Knowledge and Practice of General Dental Practitioners Concerning Dental Trauma Management in Children in Ahvaz, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Traumatic dental injuries (TDIs) are unpleasant experiences for children and they necessitate to be treated as soon as possible. This cross-sectional study aimed to assess the knowledge and practice of general dental practitioners (GDPs) regarding emergency management of TDIs in Ahvaz, Iran.Subjects and Methods: In this study, a two-part questionnaire was responded by 100 GDPs. The first section included questions on demographic information and the second section was composed of questions on different dental Injuries. One score was assigned to each correct answer; the total score of 10 to 30 was considered as low knowledge and practice, while scores 30-50, 50-70 and above 70 were considered as moderate, good, and high levels of knowledge and practice, respectively. The data were analyzed using Pearson’s Correlation, t-test and regression.Results: With regards to the level of GDP’s knowledge, the mean score was 59.2%. A total of 100 (51%) dentists showed a good level of knowledge. A significant association was found between knowledge and practice of GDPs in their practice encountering and treating TDI (P=0.001).Conclusion: The overall knowledge of GDPs about management of TDI in the selected community was good.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».