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Enregistrement W4388464065 · doi:10.1177/08959374231200840

Geroscience: Aging and Oral Health Research

2023· review· en· W4388464065 sur OpenAlexaff
Jane A. Weintraub, Matt Kaeberlein, C. Perissinotto, Kathryn A. Atchison, Xi Chen, Rena N. D’Souza, J.S. Feine, Elisa M. Ghezzi, Keith L. Kirkwood, Mark I. Ryder, Lyubov Slashcheva, Riva Touger‐Decker, Bei Wu, Yvonne L. Kapila

Notice bibliographique

RevueAdvances in Dental Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCenters for Medicare and Medicaid ServicesInternational Association for Dental Research
Mots-clésSuccessful agingMedicineAffect (linguistics)LonelinessGerontologyPsychological interventionTranslational researchDiseaseOral healthSession (web analytics)PsychologyFamily medicineNursingPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in aging has significantly advanced; scientists are now able to identify interventions that slow the biologic aging processes (i.e., the "hallmarks of aging"), thus delaying the onset and progression of multiple diseases, including oral conditions. Presentations given during the 3-part session "Geroscience: Aging and Oral Health Research," held during the 2023 American Association for Dental, Oral, and Craniofacial Research meeting, are summarized in this publication. Speakers' topics spanned the translational research spectrum. Session 1 provided an overview of the geroscience and health span (disease-free and functional health throughout life) concepts. The common molecular mechanisms between oral cancer and aging were discussed, and research was presented that showed periodontal microflora as a potential factor in Alzheimer's disease progression. Session 2 focused on behavioral and social science aspects of aging and their oral health significance. The keynote provided evidence that loneliness and isolation can have major health effects. These social conditions, along with poor oral health, tooth loss, and cognitive decline, could potentially affect healthy eating ability and systemic health in older adults. Research could help elucidate the directions and pathways connecting these seemingly disparate conditions. Session 3 focused on the delivery of oral care in different settings and the many barriers to access care faced by older adults. Research is needed to identify and implement effective technology and strategies to improve access to dental care, including new delivery and financing mechanisms, workforce models, interprofessional provider education and practice, and use of big data from medical-dental integration of electronic health records. Research to improve the "oral health span," reduce oral health disparities, and increase health equity must be tackled at all levels from biologic pathways to social determinants of health and health policies.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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