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Enregistrement W4413117909

Managing patient mental health disclosures in Canadian dental and dental hygiene programs.

2025· article· en· W4413117909 sur OpenAlexaffabout
Maranda M Mazoka, Zul Kanji

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDental hygieneDental healthMental healthMental hygieneHygieneMedicineOral hygieneDentistryPsychologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This narrative literature review aims to explore the current landscape regarding the management of patient mental health disclosures and gaps in resources and protocols within Canadian dental and dental hygiene programs. Methods: were used to search for literature published between 2001 and 2023. Results: A total of 54 sources were included, primarily comprising original research articles, systematic and other literature reviews. Discussion: The prevalence of mental health disclosures is rising, with 1 in 5 Canadians living with a mental health condition. Current dental and dental hygiene programs lack explicit protocols for managing patient mental health disclosures, and the literature reveals a scarcity of research on students' preparedness. This review underscores the importance of adopting humanistic language to reduce stigma and emphasizes educational institutions' roles in evaluating and facilitating mental health services to support the mental health lived experiences of dental and dental hygiene patients. Conclusion: The review identifies 3 key research gaps: the absence of qualitative research on the student experience of managing patient disclosures, unclear integration of mental health education, and a scarcity of comprehensive evaluations of mental health services. Recommendations include incorporating mental health training in entry-to-practice curricula, aligning with established community support frameworks, and creating dedicated resources for the effective management of mental health disclosures for patients in educational settings.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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