Perspective and practice of root caries management: A multicountry study – Part II: A deeper dive into risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential of an improved understanding to prevent and treat a complex oral condition such as root caries is important, given its correlation with multiple factors and the uncertainty surrounding the approach/material of choice. Deeper insights into risk factors may improve the quality of treatment and reduce the formation of root surface caries. AIM: The present work aims to gain knowledge about dentists' opinions and experiences on assessing the risk factor related to the development of root caries and to help identify any overlooked factors that may contribute to less efficacious clinical outcomes. METHODOLOGY: A questionnaire related to root surface caries was distributed among practicing dentists in nine different countries, namely the United Kingdom, Libya, Jordan, Saudi Arabia, Egypt, Brazil, India, Malaysia, and Iraq. Questionnaire responses were analyzed, and the results were compared among the groups. RESULTS: Dentists around the world ranked the oral hygiene status of patients as the most important factor in the development of root surface caries. Patients with poor oral hygiene, active periodontal disease, reduced salivary flow, and gingival recession are perceived to have a higher risk of developing new root surface caries. There is a greater focus on prevention in the UK and greater levels of untreated dental disease in other countries, especially those recovering from civil wars. CONCLUSION: This work identified some overlooked factors that may have contributed to the less efficacious clinical outcomes reported in the literature. It is hoped that this deep dive into risk factors coupled with the findings presented in Part I of this study will be used as a basis for a more comprehensive investigation into the management of patients with root surface caries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».