Teachers' knowledge of emergency management of traumatised teeth in preschools : scientific
Notice bibliographique
Résumé
Dental trauma remains one of the major oral health problems in childhood and is the cause of much pain and distress. It may occur as a result of a sports mishap, an altercation or a fall while playing inside the school premises. Prompt and appropriate management of traumatised teeth is essential for a good prognosis of an injured tooth. Aim and objective : The aim of the study was to assess teachers' knowledge of emergency management of traumatized teeth in early childhood developmental centres (ECDCs). Method : A cross-sectional self-administered questionnaire was used to collect data among teachers in ECDCs in Hillbrow and Berea suburbs, Johannesburg, South Africa. Results and Conclusion : Almost all respondents (98.1%) were female; 59.6% were between 20 and 29 years of age. Almost a quarter of the centres were not registered and 39.1% of the school teachers were not formally qualified as ECDCs teachers. A small percentage (11.5%) received dental emergency training as a part of their school health education programs. Knowledge of ECDCs teachers on the emergency management of traumatized teeth appeared inadequate; in the event of emergency dental trauma, substantial number of teachers would not be able to respond appropriately. All teachers should have training on basic management of dental trauma.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».