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Enregistrement W4417143494 · doi:10.1080/15438627.2025.2599859

Dental health status of professional football players during the Qatar 2023 AFC Asian Cup: a preliminary study

2025· article· en· W4417143494 sur OpenAlexaff
Mohammed Alsaey, Dania Almasri, Montassar Tabben, Marco Cardinale, Abdulaziz Al-Kuwari, Gurcharan Singh, Atef Hashem

Notice bibliographique

RevueResearch in Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensConfederation College
Organismes subventionnairesQatar National Library
Mots-clésFootballFootball playersGingivitisPericoronitisOral healthAthletesPeriodontal diseaseDental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral health is increasingly recognized as an important factor influencing athletic performance and overall quality of life; however, limited data are available on elite football players in Asia. This cross-sectional clinical study evaluated the oral health status of professional players participating in the Asian Football Cup held in Qatar between January and February 2023. Three calibrated dentists conducted standardized clinical examinations on 70 randomly selected players (mean age: 26.8 years) using the DMFT, BPE, and BEWE indices to assess dental caries, periodontal health, erosive tooth wear, wisdom teeth status, trauma, and temporomandibular joint (TMJ) disorders. Dental caries was present in 85.7% of players (mean DED = 5.6), and 77.1% had restorations. Gingivitis affected 82.9%, while 12.9% showed signs of periodontitis. Tooth erosion was detected in 88.6%, with 10% classified as high risk. Partially erupted wisdom teeth were identified in 38.6%, pericoronitis in 7.1%, sports-related trauma in 30%, and TMJ disorders in 21.4%. These findings highlight a substantial oral disease burden and support integrating preventive dental care into routine athlete health programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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