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Enregistrement W4382182102 · doi:10.1111/cdoe.12890

Labels and descriptions of dental behaviour support techniques: A scoping review of clinical practice guidelines

2023· review· en· W4382182102 sur OpenAlexaff
Caoimhin Mac Giolla Phadraig, Pedro Vitali Kammer, Koula Asimakopoulou, Olive Healy, Isabel Fleischmann, Heather Buchanan, Tim Newton, Blánaid Daly, Jacobo Limeres Posse, Marie Thérèse Hosey, Carilynne Yarascavitch, Yvonne MacAuley, Chris Stirling, June Nunn

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIrish Research eLibrary
Mots-clésTerminologyMedicineProtocol (science)Clinical PracticeMEDLINEMedical educationAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is no agreed taxonomy of the techniques used to support patients to receive professional oral healthcare. This lack of specification leads to imprecision in describing, understanding, teaching and implementing behaviour support techniques in dentistry (DBS). METHODS: This review aims to identify the labels and associated descriptors used by practitioners to describe DBS techniques, as a first step in developing a shared terminology for DBS techniques. Following registration of a protocol, a scoping review limited to Clinical Practice Guidelines only was undertaken to identify the labels and descriptors used to refer to DBS techniques. RESULTS: From 5317 screened records, 30 were included, generating a list of 51 distinct DBS techniques. General anaesthesia was the most commonly reported DBS (n = 21). This review also explores what term is given to DBS techniques as a group (Behaviour management was most commonly used (n = 8)) and how these techniques were categorized (mainly distinguishing between pharmacological and non-pharmacological). CONCLUSIONS: This is the first attempt to generate a list of techniques that can be selected for patients and marks an initial step in future efforts at agreeing and categorizing these techniques into an accepted taxonomy, with all the benefits this brings to research, education, practice and patients.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,491
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,091 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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