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Enregistrement W3094048080 · doi:10.1002/jdd.12461

Orofacial pain education in dentistry: A path to improving patient care and reducing the population burden of chronic pain

2020· review· en· W3094048080 sur OpenAlexaff
Béatrice P. De Koninck, Sherif M. Elsaraj, Fernando G. Exposto, Alberto Herrero Babiloni, Flavia P. Kapos, Sonia Sharma, Akiko Shimada

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrofacial painChronic painDental carePopulationPhysical therapyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dentists stand in an optimal position to prevent and manage patients suffering from chronic orofacial pain (OFP) disorders, such as temporomandibular disorders, burning mouth syndrome, trigeminal neuralgia, persistent idiopathic dentoalveolar pain, among others. However, there are consistent reports highlighting a lack of knowledge and confidence in diagnosing and treating OFP among dental students, recent graduates, and trained dentists, which leads to misdiagnosis, unnecessary costs, delay in appropriate care and possible harm to patients. Education in OFP is necessary to improve the quality of general dental care and reduce individual and societal burden of chronic pain through prevention and improved quality of life for OFP patients. Our aims are to emphasize the goals of OFP education, to identify barriers for its implementation, and to suggest possible avenues to improve OFP education in general, postgraduate, and continuing dental education levels, including proposed minimum OFP competencies for all dentists. Moreover, patient perspectives are also incorporated, including a testimony from a person with OFP. General dentists, OFP experts, educators, researchers, patients, and policy makers need to combine efforts in order to successfully address the urgent need for quality OFP education.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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