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Enregistrement W3108378831 · doi:10.1111/ipd.12752

Restorative thresholds for primary and permanent molars in children: French dentist decisions

2020· article· en· W3108378831 sur OpenAlexaff
Michèle Muller‐Bolla, Elody Aïem, Cyril Coulot, Ana Míriam Velly, Sophie Doméjean

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paediatric Dentistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMolarDentistryPaediatric dentistryPermanent teethCarious lesionPopulationOrthodonticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Worldwide, numerous surveys have investigated practices and knowledge about caries management in adults, but few are available for children. AIM: The present cross-sectional survey aimed to assess the restorative thresholds (RTs) in primary and permanent molars in children used by a population of dentists treating children and practicing in France. DESIGN: The study population consisted of French dentists treating children (Fr-DTCs) who were registered in the French Society of Pediatric Dentistry (n = 250). A specific questionnaire was developed. Descriptive and statistical analyses were performed. RESULTS: Response rate was 80.4% (n = 201). Considering that an appropriate RT is at the stage of a moderate lesion (occlusal: International Caries Detection and Assessment System 4; approximal: lesion involving the external third of dentine), more than 50% of respondents showed a tendency for iatrogenic treatment, except for occlusal carious lesions in primary molars. Inappropriate invasive strategies were more often reported for occlusal lesions in permanent than primary molars. Moreover, for both molar types, these inappropriate RTs were more often chosen for approximal than occlusal lesions. CONCLUSIONS: The present survey suggested that Fr-DTCs tend to overtreat in terms of caries management in both primary and permanent molars.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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