E-cigarettes: knowledge and usage habits among dental patients
Notice bibliographique
Résumé
Cigarros eletrônicos são cada vez mais populares em muitos países (como por exemplo, no Canadá) e se tornaram um problema de saúde pública. Em alguns lugares, como no Brasil, os aparelhos eletrônicos para fumar foram banidos do comércio. Apesar de os cigarros eletrônicos serem ilegais no Brasil, é importante que se enfatize a necessidade de educar os profissionais da odontologia em relação aos perigos potenciais do ‘vaping’ para a saúde oral e sistêmica. Este estudo questionou pacientes de uma faculdade de odontologia do Canadá sobre cigarros eletrônicos, com o objetivo de informar profissionais da odontologia a respeito deste problema contemporâneo. Cento e sessenta e três (163) pacientes adultos que procuraram atendimento na clínica dentária de uma faculdade de odontologia do Canadá no período de fevereiro a maio de 2018 responderam um questionário fechado objetivando investigar o conhecimento dos pacientes sobre cigarros eletrônicos e os hábitos de uso. Os dados foram descritivamente reportados (frequências e percentagens). Somente 7 (4,29%) pacientes (≥ 18 anos) nunca tinham ouvido falar sobre cigarros eletrônicos. De uma forma geral, os pacientes acreditam que os cigarros convencionais são mais prejudiciais à saúde geral (88.95%) e oral (91.41%), em comparação com os efeitos negativos causados pelos cigarros eletrônicos para a saúde geral (69.93%) e oral (69.32%). Coroas de próstese e implantes dentários foram citados como as estruturas que talvez não sejam afetadas pelos cigarros eletrônicos. Vinte e um (12,88%) pacientes já tinham fumado um cigarro eletrônico (metade destes eram não fumantes). As razões para fumar cigarro eletrônico foram: “eles ajudam a parar de fumar e são uma alternativa segura ao cigarro”. A nocividade dos cigarros eletrônicos comparada aos cigarros convencionais foi citada como: i) ambos são igualmente prejudiciais ii) cigarros eletrônicos são prejudiciais, mas não tanto quanto os cigarros convencionais iii) cigarros eletrônicos são mais prejudiciais. Os pacientes estavam cientes dos efeitos negativos causados pelos cigarros eletrônicos, mas em um grau menor quando comparado com o conhecimentos que tinham sobre os efeitos dos cigarros convencionais. Poucos participantes já tinham fumado um cigarro eletrônico e a metade destes eram não-fumantes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».