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Enregistrement W4288058722

Clinical Management of Interproximal and Occlusal Caries in Children and Adolescents by Canadian Dentists: A Survey.

2022· article· en· W4288058722 sur OpenAlexaboutno aff
Anne-Marie Moreau, Sarah-Ève Dumais Pelletier, Caroline Nguyen Ngoc, Pierre Rompré, Duy-Dat Vu

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryMedicineMolarPaediatric dentistryPsychological interventionEnamel paintOrthodonticsPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Early restorative interventions may have important implications in young patients, and the International Caries Classification and Management System strongly recommends non-surgical strategies in the management of dental caries. We aimed to assess management of interproximal and occlusal caries in children and adolescents (≤18 years of age) by Canadian dentists. METHODS: An electronic survey was created and sent to members of Canadian provincial regulatory dental bodies. The survey included 11 questions on demographic factors and 3 clinical situations on dental caries management. RESULTS: The response rate was 4.6% (n = 702). To treat interproximal carious lesions limited to enamel, 442 dentists (63.0%) reported using surgical caries removal on a permanent molar and 502 dentists (71.5%) did the same for a primary tooth. For occlusal carious lesions, the corresponding numbers were 300 dentists (42.7%) for a permanent molar and 269 (38.3%) for a primary molar. Age, year of graduation and province of practice appear to have a significant impact on the restorative threshold. CONCLUSIONS: According to the latest evidence-based recommendations for caries management, the presence of cavitated enamel should be the main indication to restore, and non-surgical interventions for non-cavitated lesions confined to enamel should be prioritized. Results show that a good proportion of respondents have a lower restorative threshold, particularly for interproximal lesions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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