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Enregistrement W3046235140 · doi:10.3390/dj8030082

Developing Person-Centred Dental Care: The Perspectives of People Living in Poverty

2020· article· en· W3046235140 sur OpenAlexafffundabout
Nioushah Noushi, Christophe Bedos

Notice bibliographique

RevueDentistry Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesRéseau de Recherche en Santé Buccodentaire et Osseuse
Mots-clésPovertyEmpathyDental carePsychologyQuality (philosophy)NursingQualitative researchMedicineMedical educationFamily medicineSocial psychologySociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dentistry has seen a slow trend toward person-centred care (PCC), with most approaches developed by scholars who have tried to progress away from disease-centred care. Unfortunately, the perspectives and experiences of underprivileged people have not been considered in the development of these approaches. Our objective was thus to understand underprivileged people's experiences and expectations about dental care and contribute to the development of person-centred dentistry. We conducted a qualitative descriptive study with a sample of 13 people living in poverty. We used a maximum variation sampling strategy and selected them among the users of a free dental clinic in Montreal, Canada. We conducted semi-structured interviews that we audio recorded, transcribed verbatim, and thematically analysed. Our main finding is that participants wanted to feel human and respected by dentists. More specifically, they wanted to be more involved in the dental care process through quality time and empathetic conversations with the dentist. They also wished for an exchange of information free of technical terms and built on mutual trust. In conclusion, person-centred dental care models should emphasize empathy, trust, and quality care beyond technical skills. Clinicians should provide comprehensive information in dental encounters and treat their patients as whole persons.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,018
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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