Clinical Periodontal Outcomes and COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis research investigated the impact of delays in periodontal maintenance appointments \nduring the COVID-19 pandemic on clinical periodontal outcomes (PD, BOP, PI) in a sample size \nof 350 patients who either received (n=260) or had never received (n=90) sanative therapy. A \nhierarchical multiple regression including 3 models was used to evaluate the effect of various \npredictors on post-pandemic clinical outcomes in both groups for a total of 6 regression analyses. \nThe predictors of interest were a disruption due to COVID-19 (Model 1, 2, and 3), length of \ndelay (Model 2 and 3), pre-COVID-19 clinical measures (Model 2 and 3), sex (Model 3), and \nsmoking status (Model 3). The findings showed that a delay in appointment – regardless of \nduration – predicted a worsened PD in patients who have received ST (Model 1). Moreover, a \nlonger delay and poorer pre-COVID-19 clinical measures predicted a worsening of all outcomes \nin patients who have received ST (Model 2). These factors also predicted a greater PI in \nindividuals who have never received ST (Model 2). Smoking status and sex in combination \ninfluenced all outcomes for patients who have received ST, wherein current smokers and female \nsex were linked to a worsening of PD (Model 3). PI was the only clinical outcome significantly \naffected by smoking status and sex in patients who have never received ST (Model 3). Results of \nthis study suggest that patients who have received sanative therapy to treat periodontal disease \nare more clinically fragile than patients who have never received sanative therapy. Practically, these findings extend beyond the pandemic, offering insights into patient care strategies for \nmanaging disruptions in periodontal maintenance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle