Knowledge, Attitudes and Practice Behaviour of Midwives Concerning Periodontal Health of Pregnant Patients
Notice bibliographique
Résumé
Maternal gum disease is associated with adverse pregnancy outcomes such as preterm birth and low birthweight. This study aims to evaluate the knowledge, attitudes and practice behaviour of Australian midwives regarding the periodontal health of pregnant women to inform interprofessional antenatal care. This was an observational, cross-sectional study. We circulated an online questionnaire to Australian midwives from August 2018 to February 2019. Key outcome variables were knowledge, attitudes, and practice behaviours related to oral health. Key predictor variables were years of practice, practice location, and dental history. We summarized responses with frequency tables and assigned tallied scores for analysis using non-parametric statistical tests. 100 responses were analysed, including from rural (n = 23) and urban (n = 77) midwives. Eighty percent of midwives agreed that maternal dental care can positively affect pregnancy outcomes. Fluoridated toothpaste use (19.1%) was incorrectly answered to prevent gum disease more often than psychological stress control (7.9%), a correct answer. Rural midwives demonstrated a significantly higher knowledge score (p = 0.001) and significantly more positive practice behaviours towards oral health (p = 0.014) than urban midwives. Australian midwives have positive attitudes towards antenatal oral health but misunderstand gum disease aetiology and prevention. This study highlights areas to improve interprofessional education for optimal oral health and pregnancy outcomes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».