Impact of the COVID‐19 pandemic on the University of British Columbia Geriatric Dentistry Program: Clinical education and service
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In Canada, the COVID-19 pandemic was associated with significant morbidity and mortality in older adults, particularly those in long-term care (LTC). Access to oral health services was limited during the pandemic due to public health restrictions. The aim of this paper was to describe the impact of the pandemic on the clinical education and service of the University of British Columbia (UBC) Geriatric Dentistry Program (GDP), which provides care to LTC residents. METHODS: Data were collected from UBC GDP AxiUm dental software records, including number of dental appointments in 2019 and 2020. Data on revenue in 2019 and 2020 based on clinical production were collected through financial summary reports. Data on the number of educational rotations were collected from summary reports from scheduling software. RESULTS: In 2020, significant reductions in clinical service, revenue, and productivity were observed in the UBC GDP relative to 2019. The number of GDP appointments for June-December 2020 was lower by 68%. The clinical productivity reduced by 67% for the same period. Expenses were slightly reduced. The overall number of LTC clinical rotations for students were only slightly lower for undergraduate students in 2020 than in 2019, and it increased for graduate students. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic and associated public health restrictions had a negative impact on the clinical service and productivity of the UBC GDP in 2020 relative to 2019. However, clinical educational rotations to LTC were slightly increased in 2020 relative to 2019. Dental care for LTC residents can be provided if rigorous administrative controls, engineering controls and personal protective equipment are employed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».