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Enregistrement W4210793468 · doi:10.3390/ijerph19031390

A Global Perspective of Racial–Ethnic Inequities in Dental Caries: Protocol of Systematic Review

2022· article· en· W4210793468 sur OpenAlexaboutno aff
Sonia Nath, Sneha Sethi, João Luiz Bastos, Helena Mendes Constante, Kostas Kapellas, Dandara Haag, Lisa Jamieson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupPsychological interventionMedicineMEDLINEScale (ratio)Environmental healthGerontologyDemographyGeographyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though current evidence suggests that racial-ethnic inequities in dental caries persist over time and across space, their magnitude is currently unknown from a global perspective. This systematic review aims to quantify the magnitude of racial/ethnic inequities in dental caries and to deconstruct the different taxonomies/concepts/methods used for racial/ethnic categorization across different populations/nations. This review has been registered in PROSPERO; CRD42021282771. An electronic search of all relevant databases will be conducted until December 2021 for both published and unpublished literature. Studies will be eligible if they include data on the prevalence or severity of dental caries assessed by the decayed, missing, filled teeth index (DMFT), according to indicators of race-ethnicity. A narrative synthesis of included studies and a random-effects meta-analysis will be conducted. Forest plots will be constructed to assess the difference in effect size for the occurrence of dental caries. Study quality will be determined via the Newcastle-Ottawa Scale and the GRADE approach will be used for assessing the quality of evidence. This systematic review will enhance knowledge of the magnitude of racial/ethnic inequities in dental caries globally by providing important benchmark data on which to base interventions to mitigate the problem and to visualize the effects of racism on oral health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,019
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,009

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,373 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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