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Enregistrement W7070398525

The oral health experience of First Nations children requiring treatment under general anesthesia for early childhood caries: A qualitative approach to decolonizing research in dentistry

2020· dissertation· en· W7070398525 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood cariesOral healthGrounded theoryQualitative researchRehabilitationEarly childhoodOral and maxillofacial pathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Due to legacies of colonization and inequities in social determinants of health, First Nations children experience high rates of early childhood caries (ECC), and in some of these cases, require full mouth rehabilitation under general anesthesia. This study investigates the dental experiences contributing to ECC in status First Nation children requiring dental rehabilitation under general anesthetic for treatment. Methods: All parent(s)/caregiver(s) presenting to the Children’s Dental Clinic at the Health Sciences Centre in Winnipeg, Manitoba with registered First Nation children requiring dental surgery under general anesthesia for ECC were invited to participate. Participants (n=12) engaged in a semi-structured conversational method. This study followed grounded theory approach and data analysis was performed using Dedoose software. Results: Using grounded theory, three categories emerged from the data: experiencing barriers to dental care; identifying unique experiences and challenges to First Nation communities; and lastly identifying direct contributors to ECC. Conclusion: First Nations children and families present with various obstacles and complications when it comes to oral health and accessing oral health care. This study identifies and discusses some those barriers and hardships in a social context.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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