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Enregistrement W3153398162 · doi:10.1016/j.identj.2021.03.003

A Review of “Optimal Fallow Period” Guidance Across Canadian Jurisdictions

2021· review· fr· W3153398162 sur OpenAlexaffabout
Sonica Singhal, Julie Farmer, Anuj Aggarwal, JinHee Kim, Carlos Quiñonez

Notice bibliographique

RevueInternational Dental Journal · 2021
Typereview
Languefr
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoOttawa Public HealthToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Understanding how different countries have responded to mitigate the risk of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS CoV-2) transmission in dental offices is important. This article describes the different approaches taken towards optimal fallow periods in Canadian jurisdictions. METHODS: We searched publicly available information from dentist and dental hygiene regulator websites across the 10 provinces and 3 territories in Canada. We also searched for guidance documents on dental associations' websites or through personal communication with government officials. We extracted and tabulated information on fallow period recommendations or guidance, when available. RESULTS: Nine jurisdictions (6 provinces and all 3 territories) acknowledge or provide guidance on fallow periods following aerosol-generating procedures. Among those who have provided guidance regarding a fallow period, recommendations follow the Centers for Disease Control and Prevention guidance if the air changes per hour (ACH) in the dental operatory is known. CONCLUSION: The evidence for deciding on optimal fallow period is limited and still being explored, resulting in substantial variation across Canadian jurisdictions. A focus on developing scientific evidence relevant to dentistry and assimilating existing science is crucial to establishing consistency and uniformity in information to deliver safe oral health care services.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,382 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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