Use of and Access to Deep Sedation and General Anesthesia for Dental Patients: A Survey of Ontario Dentists.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to assess barriers to the use of deep sedation/general anesthesia (DS/GA) identified by dentists in Ontario. METHODS: An email invitation to a web-based survey was distributed to all licensed dentists and specialists who have provided an email address to the provincial regulator (n = 5507). Descriptive and regression analyses were performed to explore practice and demographic factors associated with the use of DS/GA. RESULTS: The response rate was 18.3%. A quarter (24.8%) of respondents reported inadequate access to DS/GA. Access was poorest in rural communities and greatest in the Greater Toronto Area (GTA). Overall, 74.5% of dentists indicated that they had used DS/GA in the past 12 months. Use was defined as having provided the service or referred a patient in the past 12 months. Non-use was most likely among general dentists, part-time dentists, dentists > 64 years and dentists in urban locations. Wait times and travel distances were reported as longer for medically complex patients. The most common reasons for non-use of DS/GA were a lack of perceived demand and additional costs to patients. For DS/GA users, the greatest barrier was additional costs to patients. CONCLUSION: Access to DS/GA in Ontario is not uniform; it remains a challenge in rural communities and regions outside the GTA, especially in the north. Use is lowest among general dentists and urban dentists despite adequate access, with dentists' perception of need for DS/GA and cost to the patient acting as major barriers. Education for dentists and better insurance coverage for patients may improve access for these patients.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».