P.0623 The clinical relevance of the pharmacokinetics of psilocybin
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine dependence is a reversible risk factor of numerous oral cavity diseases. Dentist should be non-smoking and have knowledge on diagnosis and treatment of nicotine addiction.The aim of this survey is the assessment of prevalence of nicotine dependence among Polish dentists, factors associated with this addiction and knowledge on minimal anti-nicotine intervention acquired during pre- and post-graduate training.From October 2013 to March 2014 during 5 dental conferences dental practitioners (881 persons) were given anonymous proprietary questionnaires on nicotine use. 544 questionnaires were qualified for analysis, response rate 61.7%.Group of active nicotine users consisted of 72 persons (13.2% of respondents). The average duration of smoking was 20 years and number of cigarettes smoked daily was 15. Median level of nicotine dependence score 5 and predominance of scores in the range of 4-6 on Fagerström test indicate that most frequent was moderate dependence. As many as 44.4% of dentists in this group had no attempts to quit the addiction. Non-smokers prevailed among women, pedodontists and younger practitioners. Active nicotine users prevailed in dentists above 44 years of age, male, dental surgeons and maxillofacial surgeons. Up to 397 (73%) respondents declared they were never acquainted with the basis for minimal anti-nicotine intervention.The prevalence of nicotine addiction among Polish dentists is lower by 10% compared to the general population, although in relation to current foreign studies its the average level. Main factors associated with active nicotine use in this occupational group include male gender, increasing age and surgical dental specialties. It should be intended to reduce number of nicotine users among Polish dentists by 5%. For this purpose professional anti-nicotine knowledge should be disseminated more.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».