Financial Implication of COVID-19: A Story of Malaysian Dental Practitioner
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has caused series of lockdown in Malaysia which led to the significant financial impact to dental practitioner in Malaysia. Objectives: The aim of this study is to investigate factors affecting dental practice and its implication to financial situation during the pandemic in Malaysia. Methods: Registered Malaysian dental practitioners were invited to participate in online questionnaire via google form. Descriptive and Pearson’s chi-square test analysis were conducted (p<0.05). Results: 468 of dental practitioners had responded to our survey. More than three-quarter of dental practitioners worked in government sectors while almost a quarter worked in private sectors. 49.2% of respondents opened for emergency cases only during movement control order (MCO), 42.1 % of them limit for dental emergency, appointment-based cases and non-aerosol generated procedure during Conditional MCO and 62.5% operated as usual following a strict standard operating procedure during Recovery MCO. More than three quarter of private dental practitioners indicated that pandemic affected their daily monetary income (p<0.001) while most of them had to spend other source of income (p=0.004). All working sectors dictated that the working volume and number of patients had statistically decrease (p<0.05). Conclusion: COVID-19 pandemic had an impact on the practice of dentistry and financial position especially for private dental practitioners. Major government assistance is important to reduce the burden of dental practitioner and preserving their future practice.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».