Dentists' Views on Providing Care for Residents of Long-Term Care Facilities.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People living in long-term care (LTC) facilities face many oral health challenges, often complicated by their medical conditions, use of medications and limited access to oral health care. OBJECTIVE: To determine Manitoba dentists' perspectives on the oral health of LTC residents and to identify the types of barriers and factors that prevent and enable them to provide care to these residents. METHODS: Manitoba general dentists were surveyed about their history of providing care and their views on the provision of care to LTC residents. Descriptive statistics, bivariate analysis and logistic regression analysis were carried out. RESULTS: Surveys were emailed to 575 dentists, with a response rate of 52.5%. Most respondents were male (62.8%), graduates of the University of Manitoba (85.0%), working in private practice (89.8%) and located in Winnipeg (72.4%). Overall, only 26.2% currently treat LTC residents. A predominant number of respondents identified having a busy private practice (60.0%), lack of an invitation to provide dental care (53.0%) and lack of proper dental equipment (42.6%) as barriers preventing them from seeing LTC residents. Receiving an invitation to provide treatment, professional obligation and past or current family or patients residing in LTC were the most common reasons why dentists began treating LTC residents. CONCLUSION: Most responding dentists believe that daily mouth care for LTC residents is not a priority for staff, and only a minority of dentists currently provide care to this population.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».