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Enregistrement W4296623046 · doi:10.1097/xeb.0000000000000326

Dentists’ attitudes and practices toward evidence-based dentistry: a systematic review

2022· review· en· W4296623046 sur OpenAlexaff
Murilo Fernando Neuppmann Feres, Larissa Ruiz-Rodrigues, Viviane de Oliveira Prado, Fernanda Vicioni-Marques, Magda Feres, Paulo Nelson‐Filho, Carlos Flores‐Mir

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Implementation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryEvidence-based dentistryMedicinePsychologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: Considering that attitudes toward evidence-based dentistry (EBD) may predict implementation behaviors, the objective of this systematic review was to synthesize and evaluate the existing evidence related to dentists' attitudes and practices toward EBD. METHODS: We included primary studies that collected information from interviews, questionnaires, or conversation sessions with dentists. The following sources were searched: Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science, in addition to gray literature. The included studies were appraised according to the assessment tools recommended by JBI for qualitative and quantitative observational studies. Data were collected in standardized tables and descriptively synthesized. RESULTS: The selection process resulted in 36 included studies. Dentists share positive opinions about EBD and predominantly report willingness to learn or adopt these practices. Despite high methodological risks and significant heterogeneity, the results collected in this review indicated that scientific journals, clinical practice guidelines, and trusted colleagues are generally perceived as influential and useful by dentists, who highly consulted these information sources. CONCLUSION: Despite supportive attitudes toward EBD, very low certainty exists about actual EBD-related practices.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,649
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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