Glucose management for exercise using continuous glucose monitoring: should sex and prandial state be additional considerations? Reply to Yardley JE and Sigal RJ [letter]
Notice bibliographique
Résumé
Oral diseases are a significant global health problem across all countries and populations. With about 3.5 billion cases (2017), more people are affected than by any other disease group. The main oral diseases comprise tooth decay of permanent and deciduous teeth, severe periodontal disease, and oral and lip cancer. With a largely unchanged high global prevalence, but significantly growing population sizes, the pressure on health systems is increasing, particularly in low- and middle-income countries.Nonetheless, in many countries oral health has insufficient priority as a key health topic, including the global health policy discourse of German and international stakeholders. One of the fundamental challenges is ensuring universal and equitable access to basic oral healthcare services for all and without financial hardship (Universal Health Coverage).This paper provides an introductory overview of the global trends for the main oral diseases, which are generally characterized by stark inequalities. Opportunities for improving the situation through population-wide risk reduction and preventive approaches, access to oral healthcare, and policy options are highlighted. In addition, a range of relevant global (oral) health topics with potential for tangible change are discussed. Lastly, the reform areas of the Lancet Series on Oral Health from 2019 are presented and recommendations for the German and international global health policy discourse are provided.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».