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Enregistrement W4393092865 · doi:10.1111/cdoe.12953

Behaviour support in dentistry: A Delphi study to agree terminology in behaviour management

2024· article· en· W4393092865 sur OpenAlexaff
Caoimhin Mac Giolla Phadraig, Olive Healy, Aisyah Ahmad Fisal, Carilynne Yarascavitch, Maria Van Harten, June Nunn, Tim Newton, Peter Sturmey, Koula Asimakopoulou, Blánaid Daly, Marie Thérèse Hosey, Pedro Vitali Kammer, Alison Dougall, Andrew Geddis‐Regan, Archana Pradhan, Arlétte Suzy Setiawan, Bryan Kerr, Clive Friedman, Bryant W. Cornelius, Christopher Stirling, Siti Zaleha Hamzah, Derek Decloux, Gustavo Fabián Molina, Gunilla Klingberg, Hani Ayup, Heather Buchanan, Helena Anjou, Isabel Maura, Ilidia Reyes Bernal Fernandez, Jacobo Limeres Posse, Jennifer Hare, Jessica Francis, Johanna Norderyd, Maryani Mohamed Rohani, Neeta Prabhu, Paul Ashley, Paula Marques, Shalini Chopra, Sharat Chandra Pani, Susanne Krämer

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMount Sinai HospitalWestern UniversityBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTrinity College DublinIrish Research eLibrary
Mots-clésTerminologyDelphi methodMedicineContext (archaeology)Protocol (science)Set (abstract data type)DelphiOptimal distinctiveness theoryAlternative medicinePsychologyArtificial intelligenceComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Dental behaviour support (DBS) describes all specific techniques practiced to support patients in their experience of professional oral healthcare. DBS is roughly synonymous with behaviour management, which is an outdated concept. There is no agreed terminology to specify the techniques used to support patients who receive dental care. This lack of specificity may lead to imprecision in describing, understanding, teaching, evaluating and implementing behaviour support techniques in dentistry. Therefore, this e-Delphi study aimed to develop a list of agreed labels and descriptions of DBS techniques used in dentistry and sort them according to underlying principles of behaviour. METHODS: Following a registered protocol, a modified e-Delphi study was applied over two rounds with a final consensus meeting. The threshold of consensus was set a priori at 75%. Agreed techniques were then categorized by four coders, according to behavioural learning theory, to sort techniques according to their mechanism of action. RESULTS: The panel (n = 35) agreed on 42 DBS techniques from a total of 63 candidate labels and descriptions. Complete agreement was achieved regarding all labels and descriptions, while agreement was not achieved regarding distinctiveness for 17 techniques. In exploring underlying principles of learning, it became clear that multiple and differing principles may apply depending on the specific context and procedure in which the technique may be applied. DISCUSSION: Experts agreed on what each DBS technique is, what label to use, and their description, but were less likely to agree on what distinguishes one technique from another. All techniques were describable but not comprehensively categorizable according to principles of learning. While objective consistency was not attained, greater clarity and consistency now exists. The resulting list of agreed terminology marks a significant foundation for future efforts towards understanding DBS techniques in research, education and clinical care.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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