MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388981919 · doi:10.4103/sjoralsci.sjoralsci_16_22

The role of teledentistry in improving access to care for patients with special health-care needs

2022· article· en· W4388981919 sur OpenAlexaff
Sharat Chandra Pani

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Oral Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careNursingSpecial needsBusinessMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teledentistry has been described as the use of telehealth systems and methodologies in dentistry. The technology for remote telephonic consults in dentistry has existed for nearly as century; however, it was the Internet revolution of the 1990s that saw the first formal investigations to the accuracy and reliability of teledentistry.[1] The COVID-19 pandemic changed many things about the practice of dentistry globally. At the onset of the pandemic, dental regulators around the world permitted the use of teledentistry to screen patients and offer emergency consults. However, it has become apparent that the uses of teledentistry have become more acceptable as the pandemic has progressed. One of the greatest beneficiaries of this acceptance of teledentistry has perhaps been the dental care of individuals with special health-care needs. The provision of dental care to individuals with special health-care needs has fallen on different dental specialties across the globe. Despite the growth of special care dentistry as a recognized specialty across the globe, the number of specialists remains few and far between. The use of teledentistry can help bridge the deficit in several ways. It has been estimated that only about 5%–10% of individuals with special health-care needs require a hospital setting for their oral health care.[2] However, the lack of an effective triage system results in hospital oral health units being overwhelmed with cases, which in turn result increased wait times for the patient. Teledentistry allows for the virtual consultation between both patient and dentist, as well as the transmission of records between general dentist and specialist.[1] This allows for a safe and effective determination of the type of care that can be provided in the dental office by the general dentist and facilitates referral in those cases that need advanced dental care or medical support. The second barrier to providing effective care to patients with special health-care needs is the time it takes dentists to gather relevant medical history and makes an honest assessment of their own comfort with treating the patient. Teledentistry facilitates this first visit virtually, thereby saving time for the dentist as well as allowing patients to interact from the comfort and safety of their homes. Saudi Arabia is a world leader in per capita Internet connectivity. There had been efforts to validate easy-to-use methods such as mobile phone teledentistry even before pandemic began. Recent national surveys have shown that over 70% of dentists have a positive view of teledentistry and over half of the dentists surveyed were using teledentistry in some form.[3,4] These studies have highlighted the need to develop national programs to educate both dentists and patients about teledentistry. While the benefits of such a program would benefit all patients and dentists, the benefit would perhaps be the greatest for those in the greatest need, individuals with special health-care needs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSaudi Journal of Oral SciencesMême sujetDental Research and COVID-19Travaux en français237 207