Desafios da prevenção do novo coronavírus (COVID-19) na prática odontológica
Notice bibliographique
Résumé
OBJETIVO: Descrever os principais desafios enfrentados na prática odontológica acerca dos métodos de prevenção da COVID-19. MÉTODO: Trata-se de uma revisão de literatura, foram utilizados artigos nacionais e internacionais publicados no primeiro semestre de 2020, indexados nas plataformas MEDLINE, LILACS e BBO. Para seleção dos artigos utilizou-se os descritores "COVID-19" e "Odontologia", resultando em uma amostra de 5 artigos. RESULTADOS: Considerando o ambiente de trabalho, as práticas e instrumentos utilizados pelos cirurgiões-dentistas, são profissionais constantemente expostos a riscos biológicos. As medidas de proteção utilizadas antes da pandemia, não são totalmente eficazes para impedir a contaminação por COVID-19, causando apreensão nos profissionais, e a necessidade de adquirirem conhecimento sobre as formas de prevenção e controle da Covid-19. CONCLUSíO: Os desafios incluem a qualidade das informações sobre a doença, as adaptações relativas í biossegurança, geração de protocolos, o medo e a ansiedade presentes no cotidiano dos profissionais no atual contexto sanitário.
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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 | 0,023 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».