Antibiotic prescription trends among dentists for oral infections with respect to their clinical experience and designation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotics are frequently used by dentists to manage oral infections. This has led to the development of antibiotic resistance. It is important to address this issue by raising awareness in dentists for a judicious use of antibiotics. The aim of this study is to assess the antibiotic prescription trends among dentists for oral infections with respect to their clinical experience and designation. Material and Methods: A Cross sectional descriptive study was conducted on 100 dentists working in College of Dentistry, Sharif Medical and Dental College, Lahore from January 2023 to January 2024. Dentists working in clinical sciences or those working in clinical settings irrespective of their age and gender were included in the study. Non-practicing dentists, those working in the basic dental sciences and those with a clinical experience of less than 6 months were excluded from the study. Data was collected by means of a pre-validated questionnaire. Statistical package for social sciences 23 was used for statistical analysis. Results: A statistically significant association between antibiotics prescription trends among dentists in fever due to oral infections (p=0.01), localized oral swelling (p=0.02), diffuse oral swelling (p=0.05), acute pulpitis (p=0.03), pericoronitis (p< 0.001), periodontal abscess (p< 0.001) and cellulitis (p< 0.001) and their designation was seen. The association between antibiotic prescription trends for pericoronitis (p=0.05) was significant with clinical experience of dentists with prevalence being higher in dentists with a clinical experience of 6-12 months. Conclusion: Majority of the house officers and dentists with lesser clinical experience were seen to prescribe more antibiotics in various oral infections This can be attributed to limited clinical experience which leads them to resort to antibiotics for resolution of oral infection more often than general dentists. Keywords: Antibiotic prescription, Dental practitioners, Clinical experience, Oral infections
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».