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Enregistrement W4213389180 · doi:10.2319/070421-533.1

Orthodontists' perceptions of and adaptations to nonspecialist and direct-to-consumer orthodontic service providers

2022· article· en· W4213389180 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew S. Brown, William Wiltshire, Fábio Henrique Pinheiro, Dieter J. Schönwetter

Notice bibliographique

RevueThe Angle Orthodontist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerceptionFamily medicineService providerPsychologyDentistryService (business)MarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate orthodontists' perceived impacts on their practices as a result of general practitioners (GPs) and direct-to-consumer (DTC) orthodontic care providers and the adaptational changes implemented in the past 10 years. MATERIALS AND METHODS: An electronic survey was administered to 270 orthodontists in Canada and the United States to determine demographic background, perception of perceived impact, and specific changes implemented to improve practice competitiveness. RESULTS: More experienced orthodontists (P = .0001) and males (P = .027) were more likely to indicate a perceived impact from GP orthodontics. American orthodontists were significantly more likely than Canadian orthodontists to perceive an impact from DTC providers (P = .017). There was a positive association with orthodontists' years of experience and having implemented adaptational changes to their practice for a period greater than 10 years across multiple categories. Female orthodontists were more likely to have implemented adaptational changes for a period of less than 10 years across multiple categories. CONCLUSIONS: The perceived impact of GPs providing orthodontic care was greater than that of DTC providers. American orthodontists were significantly more likely to perceive an impact from DTC providers. Orthodontists have experienced a reduction in referrals from GPs and an increase in referred case difficulty. Less experienced and female orthodontists have made the most adaptive changes to their practices in the past 10 years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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