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Enregistrement W3110567601 · doi:10.1111/idj.12630

Current Concepts in the Management of Periodontitis

2020· review· en· W3110567601 sur OpenAlexaff
TaeHyun Kwon, Ira B. Lamster, Liran Levin

Notice bibliographique

RevueInternational Dental Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriodontitisPeriodontiumMedicineDental alveolusEtiologyDentistryPeriodontal fiberScaling and root planingIntensive care medicineChronic periodontitisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periodontitis is a common disorder affecting >40% of adults in the United States. Globally, the severe form of the disease has a prevalence of 11%. In advanced cases, periodontitis leads to tooth loss and reduced quality of life. The aetiology of periodontitis is multifactorial. Subgingival dental biofilm elicits a host inflammatory and immune response, ultimately leading to irreversible destruction of the periodontium (i.e. alveolar bone and periodontal ligament) in a susceptible host. In order to successfully manage periodontitis, dental professionals must understand the pathogenesis, primary aetiology, risk factors, contributing factors and treatment protocols. Careful diagnosis, elimination of the causes and reduction of modifiable risk factors are paramount for successful prevention and treatment of periodontitis. Initial non-surgical periodontal therapy primarily consists of home care review and scaling and root planing. For residual sites with active periodontitis at periodontal re-evaluation, a contemporary regenerative or traditional resective surgical therapy can be utilised. Thereafter, periodontal maintenance therapy at a regular interval and long-term follow-ups are also crucial to the success of the treatment and long-term retention of teeth. The aim of this review is to provide current concepts of diagnosis, prevention and treatment of periodontitis. Both clinical and biological rationales will be discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeSans objet
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

Citations1 100
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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