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Enregistrement W4309540936 · doi:10.21203/rs.3.rs-2245449/v1

Knowledge attitudes and practices of healthcare professionals on oral care of pregnant women- a national study

2022· preprint· en· W4309540936 sur OpenAlexaff
Nur-Afifah Syafiqah Muhammad-Safwan, Khadizah H. Abdul‐Mumin, Hanif Abdul Rahman, Rafidah Gharif, Haji-Mohin Haji-Momin, Ramlah Kisut, Ruth Zielinski, Jagjit Singh Dhaliwal

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineHealth professionalsOral health careOral healthDental careHealth carePrenatal careNursingPregnancyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To examine nationwide the knowledge, attitudes and practices of healthcare professionals on the oral care of pregnant women in Brunei Darussalam. Materials and methods A descriptive cross-sectional study conducted using an online survey on eligible healthcare professionals in all Government Maternal and Child Health Care Clinics, Dental Clinics and Obstetrics and Gynecological Clinics throughout Brunei Darussalam (N = 346). Results A total of 346 healthcare professionals participated in this online study. Participants’ view on the importance of dental/oral health in prenatal/antenatal care, most (94.3%) responded that they perceive dental/oral health to be of high importance. Though, only a little over half of the participants (59.0%) included dental/oral health questions during prenatal/antenatal health assessments. Moreover, only 16.2% of participants frequently discussed regarding the importance of dental/oral care with their prenatal/antenatal patients. Conclusions According to this study, most healthcare professionals had a positive attitude towards the importance of dental/oral care for prenatal/antenatal patients. However, not all portrayed it when it comes to their practice with regard to dental/oral care in pregnant women.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,400 · 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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