Dentists' Capacity to Mitigate the Burden of Oral Cancers in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, although the incidence of smoking-related oral cavity cancers has decreased, oropharyngeal cancers associated with human papilloma virus (HPV) are on the rise. During their routine interactions with patients, dentists have the opportunity to intervene. This study was conducted to assess dentists' capacity to prevent and detect oral cancers and to identify the barriers and facilitators that affect this capacity. METHODS: A 25-item, self-administered questionnaire was emailed to Ontario dentists through their regulatory body. It aimed to assess their perceptions about various aspects of oral cancer prevention and detection, including their knowledge, attitudes and practices. A binary logistic regression model was constructed for each modifiable risk factor (smoking, alcohol use, HPV) to identify the predictors of dentists' readiness to discuss with patients the connection between risk factors and oral cancers. RESULTS: Of the 9975 dentists contacted, 932 completed the survey. Most respondents (92.4%) believed that they are adequately trained to recognize the early signs and symptoms of oral cancer. However, only 35.4% of respondents said that they are adequately trained to obtain biopsy samples from suspected lesions. In addition, only a small proportion (< 40%) of the dentists believed that they are adequately trained to address relevant risk factors. Compared with dentists who said that they are adequately trained and currently assess a given risk factor, the odds of discussing the risk factor were consistently and significantly lower among those who said that they are inadequately trained (OR: smoking 0.11, alcohol 0.52, HPV 0.36) and among those who do not currently assess that risk factor (OR: smoking 0.12, alcohol 0.22, HPV 0.23). CONCLUSIONS: This study suggests that the capacity of Ontario dentists to detect and prevent oral cancers is limited by lack of training in using oral cancer screening tools and addressing risk factors. To mitigate this barrier, dentists' capacity could be enhanced by improving their training in detecting oral cancers and their readiness to assess and address the risk factors.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».