Canada’s First National Oral Health Research Strategy (2024–2030)
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen significant positive changes and developments in oral health-related policy and data on oral health and oral health care in Canada. Simultaneously, on the international stage, the momentum for oral health and related research continues to build. These changes have led to an initiative to create Canada's first National Oral Health Research Strategy (NOHRS), which was recently published by the Canadian Institutes of Health Research-Institute of Musculoskeletal Health and Arthritis (Allison and Rock 2024). In this communication, we describe the process that was used to undertake this work. We present the resulting guiding principles, the research priority areas, and the framework that emerged, which included 6 strategic priorities grouped into 3 themes: (A) Leading Issues: (1) access to care, (2) inequities, identities, and oral health; (B) Emerging Methods: (3) artificial intelligence, (4) omics; and (C) Overarching Approaches: (5) environmental sustainability, (6) knowledge mobilization and implementation science. In addition, NOHRS includes a series of proposed goals and a timeline over the coming years. The point is to encourage a broad range of individuals and groups of people to engage with this high-level strategy and create plans to implement it. This strategy directly answers the call by the World Health Organization for countries to establish a national oral health research strategy (World Health Organization 2024). We have engaged in an extensive, broad consultative process, resulting in a Canadian NOHRS that is tailored to the needs of our community. Its aim is to galvanize our community into action to address the priorities we have identified. By engaging in this process, we build upon multiple oral health-related initiatives in Canada and on the international stage. We hope to inspire and facilitate similar, much-needed work elsewhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».