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Enregistrement W3112755052 · doi:10.2196/24371

Dental Treatments During the COVID-19 Pandemic in Three Hospitals in Jordan: Retrospective Study

2020· article· en· W3112755052 sur OpenAlexvenueno aff
Lina Obeidat, Nader Masarwa, Amjad M. AlWarawreh, Waddah El-Naji

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Christian ministryRetrospective cohort studyDentistryDental careSurgeryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cases of COVID-19 first emerged in December 2019. Since then, the virus has spread rapidly worldwide, with daily increases in the numbers of infections and deaths. COVID-19 spreads via airborne transmission, which renders dental treatment a potential source of virus transmission. Dental treatments require the use of handpieces, ultrasonic devices, or air-water syringes, which generate considerable amounts of aerosols. Jordan, being one of the affected countries, instituted preventive lockdown measures on March 17, 2020. Emergency dental treatments were only allowed in dental clinics of the Royal Medical Services of Jordan Armed Forces and Ministry of Health, and were prohibited in other sectors such as private clinics and universities. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the dental treatments performed in three military hospitals during the 44-day lockdown period in Jordan. The investigation explores the impact of COVID-19 on the number of patients and types of performed dental treatments. METHODS: Data such as number of patients, patients' age and gender, and performed dental treatments were collected retrospectively from the hospital records and were analyzed. RESULTS: Our results showed a 90% (17,591 to 1689) decrease in patient visits during the lockdown period compared to regular days. The total number of treatments (n=1689) during the lockdown period varied between endodontic cases (n=877, 51.9%), extraction and other surgical cases (n=374, 22.1%), restorative cases (n=142, 8.4%), orthodontic treatments (n=4, 0.2%), and other procedures (n=292, 17.3%). The differences in gender and age group among all clinics were statistically significant (P<.001 and P=.02, respectively). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic had a significant effect on the number of patients seeking dental treatments. It also affected the types of treatments performed. Endodontic treatment accounted for almost 50% of patient load during the lockdown compared to approximately 20% during regular days.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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