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Enregistrement W3048789391 · doi:10.1016/j.jds.2020.08.003

Guidance for dental treatment of patients with disabilities during COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3048789391 sur OpenAlexaff
Eun-Jung Kwak, Ji Eun Kim, Hiran Perinpanayagam, Kee‐Yeon Kum

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKorea Health Promotion FoundationMinistry of Health and Welfare
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicineOral hygieneConcomitantDental careIntensive care medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DentistrySurgeryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with disabilities are challenged managing their oral hygiene and more often burdened with oral diseases. They often require immediate dental treatment for severe pain and greater precautions are needed to cope with COVID-19. The potential for COVID-19 infection can be relatively high in patients with disabilities due to concomitant systemic diseases, unique individual circumstances, relationship with caregivers and the living conditions of long-term care facilities, which make them vulnerable to the virus. For behavior management, dental treatment is often provided under general anesthesia with meticulous preoperative evaluation and the use of high-quality viral filters. In response to COVID-19, additional considerations should be taken for dental procedures on patients with special needs. These recommendations for dental treatment of the disabled are based on 6 months of authors COVID-19 pandemic experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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