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Enregistrement W6945224484 · doi:10.25384/sage.c.5404562

Reopening Oral Health Services during the COVID-19 Pandemic through a Knowledge Exchange Coalition

2021· other· en· W6945224484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessOral healthPandemicHealth careMEDLINEBest practiceMultidisciplinary approachCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:The COVID-19 novel coronavirus closed oral health care in Nova Scotia (NS) Canada in March 2020. Preparing for a phased reopening, a knowledge exchange coalition (representing government, academia, hospitals, oral health professions, and regulators) developed return-to-work (RTW) guidelines detailing the augmentation of standard practices to ensure safety for patients, oral health care providers (OHPs), and the community. Using online surveys, this study explored the influence of the RTW guidelines and related education on registered NS OHPs during a phased return to work.Methods:Dissemination of R2W guidelines included website or email communiques and interdisciplinary education webinars that coincided with 2 RTW phases approved by the government. Aligned with each phase, all registered dentists, dental hygienists, and dental assistants were invited to complete an online survey to gauge the influence of the coalition-sponsored education and RTW guidelines, confidence, preparedness, and personal protective equipment use before and after the pandemic.Results:Three coalition-sponsored multidisciplinary webinars hosted 3541 attendees prior to RTW. The response to survey 1 was 41% (881/2156) and to survey 2 was 26% (571/2177) of registrants. Survey 1 (82%) and survey 2 (89%) respondents “agreed/strongly agreed” that R2W guidelines were a primary source for guiding return to practice, and most were confident with education received and had the skills needed to effectively treat patients during the COVID-19 pandemic. Confidence and preparedness improved in survey 2. Gowns/lab coat use for aerosol-generating procedures increased from 26% to 93%, and the use of full face shields rose from 6% to 93% during the pandemic.Conclusions:A multistakeholder coalition was effective in establishing and communicating comprehensive guidelines and web-based education to ensure unified reintegration of oral health services in NS during a pandemic. This multiorganizational cooperation lay the foundation for responses to subsequent waves of COVID-19 and may serve as an example for collaboratively responding to future public health threats in other settings.Knowledge Transfer Statement:The return-to-work strategy that was developed, disseminated, and assessed through this COVID-19 knowledge exchange coalition will benefit oral health practitioners, professional regulators, government policy makers, and researchers in future pandemic planning.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,195 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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