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Enregistrement W2991295348

Factors Associated with Emergency Department Use for Non-traumatic Dental Problems: Scoping Review.

2019· article· en· W2991295348 sur OpenAlexaboutno aff
Jacqueline R VanMalsen, Rafael Figueiredo, Heidi Rabie, Sharon M. Compton

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusEthnic groupMEDLINEEmergency departmentInclusion (mineral)MedicineDemographicsFamily medicineDental insuranceGerontologyOral healthDemographyPsychiatryPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The use of hospital emergency departments (EDs) for non-traumatic dental problems places a significant strain on the health care system and resources. The objective of this scoping review was to identify factors associated with patients' use of EDs for such problems. METHODS: Embase, Medline-Ovid, Scopus and Web of Science databases were searched, and primary studies, systematic reviews and meta-analyses from Canada and the United States, published in English between 2007 and 2017 were selected for inclusion. RESULTS: Of 469 articles, 22 met our inclusion criteria: 6 were conducted in Canada and 16 in the United States. Identified factors associated with ED use for non-traumatic dental problems included patient demographics (age, gender, race/ethnicity, comorbidities, oral health status), accessibility (time of day, day of week, geographic location, access to dental practitioner), economic influences (insurance, inability to afford dental care, income) and social demographics (community language, homelessness, repeat use). CONCLUSION: The factors identified in this review can inform future research studies and program planning to address ED use for non-traumatic dental problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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