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Enregistrement W3003717062 · doi:10.25301/jpda.291.38

Frequency of Medical Co-Morbidities in Oral Surgery, Prosthodontic and Orthodontic Patients

2020· article· en· W3003717062 sur OpenAlexaff
Hafiz Nasir Mahmood, Muhammad Waseem Ullah Khan, Muhammad Azeem, Sabiha Naeem, Asif Ali Shah, Muhammad Mudassar Saleem

Notice bibliographique

RevueJournal of The Pakistan Dental Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMedical historyAsthmaHepatitisHepatitis CPast medical historyTuberculosisHepatitis BDental careInformed consentPediatricsInternal medicineSurgeryDentistryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-morbidity is a medical condition accompanied to the primary condition for which patient is seeking medical or dental care. To determine the frequency of medical co-morbid conditions in dental patients. METHODOLOGY: After obtaining informed consent, a comprehensive predesigned history form was implemented to record patient's medical conditions. Different variables recorded for each participant were age, gender and history of medical co-morbid conditions including diabetes mellitus, hypertension, ischemic heart diseases, renal disorders, typhoid, thyroid disorder, degenerative joint disorder, asthma, hepatitis B, hepatitis C, hepatitis A and E, HIV and tuberculosis. RESULTS: In this study, hypertension accounted for 9.5% in total number of patients followed by degenerative joint disorders and hepatitis C with the same frequency of 5.2%. Diabetes mellitus and hepatitis B accounted for 3.4% of the patients CONCLUSION: This study concludes that presentation of medically compromised patients in dentistry is inevitable.

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)0,001
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 seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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