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Enregistrement W3034845743 · doi:10.4103/sjos.sjoralsci_12_20

Pattern of dental treatment of children under outpatient general anesthesia in children

2020· article· en· W3034845743 sur OpenAlexaff
Sharat Chandra Pani, Reem Ali Alkaoud, Ghaida AlMoqbel, Azzam AlMeshrafi, Shahad Binateeq, Saleh Sonbol

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Oral Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyOutpatient clinicMedical recordObservational studyDentistryDental clinicPediatricsPermanent teethDental careLocal anesthesiaDental treatmentsAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim: This study aimed to assess the pattern of cases and types of dental procedures performed in an outpatient general anesthesia (GA) operatory. Methodology: A retrospective observational study design was used. The sample comprised of children aged between 2 and 14 years of age (285 males and 267 females) who received dental treatment under GA from April 2013 to March 2019 and whose parents consented to review of dental and medical records. The American Society of Anesthesiologists (ASA) status of patient on admission, presence or absence of complications from the anesthesia, and type of dental procedures carried out in primary and permanent teeth were recorded and subjected to statistical analyses. Results: Nearly 90% of the cases treated were ASA I ( n = 498), with only four cases that were classified as being above ASA III. The mean number of teeth treated per child was 10.6 (standard deviation ± 3.89) teeth. There was a gradual reduction in mean number of teeth treated from 2013 to 2018. There were no cases of serious complications of GA or delayed postoperative recovery reported over the 6-year period. Conclusions: Outpatient surgery is an effective means of providing dental care under GA, even for children with mild systemic disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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