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Enregistrement W4376956590 · doi:10.20473/ijdm.v6i1.2023.1-7

Knowledge of molar incisor hypomineralization among physicians and dentists

2023· article· en· W4376956590 sur OpenAlexaff
Ebtehal Ghazal, Madhavi Moharir, Wafa El‐Badrawy, Yasemin Yavuz, Gajanan Kulkarni

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Dental Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyDentistryFamily medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Molar incisor hypomineralization (MIH) is a global dental condition. Early intake of antibiotics can increase the risk of MIH. Purpose: To assess the knowledge of physicians and dentists on MIH and its associations with antibiotics exposure during early childhood. Methods: This cross-sectional study surveyed the above health professionals utilizing an electronically distributed questionnaire. The chi-square test was used to compare differences in levels of knowledge between the study groups. Results: There were 335 participants in the study; general physicians (n=79), pediatricians (n=98) and dentists (n=158). A significantly lower proportion of general physicians and pediatricians had knowledge of MIH compared to dentists (19% and 18% vs. 82%, respectively, P<0.001). There was no statistically significant difference between all groups regarding their knowledge about the association between antibiotics prescribed during the first four years of life and MIH development (P=0.07). Conclusions: Physicians and pediatricians lacked knowledge about the dental condition of MIH. Most study respondents did not know the association between frequent antibiotic intake during early childhood and the development of MIH. Since medical practitioners are more likely to prescribe antibiotics and have a greater impact on early childhood health, raising awareness of MIH and its relationship with antibiotic exposure in early life among medical practitioners is essential.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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