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Enregistrement W4280593124 · doi:10.6000/1929-6029.2022.11.05

The Particulars of Applying Odontoprotectors at Different Stages of Therapeutic Process of Periodontal Diseases (A Scoping Review)

2022· article· en· W4280593124 sur OpenAlexvenueno aff
Oleh Hlazunov, Alla Hruzdeva, Viktor Fesenko, Oleksandr Korniichuk, Kostiantyn Penskyi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlternative medicineDental practiceCochrane LibraryScientific literaturePeriodontal diseaseProcess (computing)MEDLINETraditional medicineDentistryManagement scienceIntensive care medicineEngineering ethicsComputer sciencePolitical scienceEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rational use of drugs underlies the development of a treatment strategy. In particular, it is important in dental practice to properly select odontoprotectors for the prevention, treatment and maintenance therapy of periodontal diseases. A methodological approach based on the Arskey & O’Malley’s framework was applied to analyse the state of knowledge and previous studies on the use of odontoprotector drug group at different stages of the therapeutic process of periodontal disease. Of the 6 initial scientific databases, the research was conducted in 3 databases that best met the specified search conditions: Google (Google Scholar); PubMed; Wiley InterScience (The Cochrane Library). The literature was selected for the last 5 years (2016-2021). A total of 492 scientific papers were analysed. It is established that the available scientific information is divided into 4 main areas: the use of herbal remedies and folk remedies; antibiotic therapy in dental practice; prospects for the use of nanotechnology in dentistry; results of experimental researches and review articles on a particular active pharmaceutical ingredient.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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