Salud bucal en personas con condición de discapacidad relacionada con SARS-CoV-2 (COVID-19): revisión de literatura
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: describir los factores de riesgo que afectan la salud bucal en personas con condición de discapacidad relacionados a SARS-CoV- 2 (COVID-19). Métodos: se realizó una revisión de alcance durante enero de 2022 en PubMed, Scielo y Google académico, tomando artículos referentes a los factores de riesgo que afectan a las personas en condición de discapacidad relacionados a SARS-CoV 2 (COVID-19) en odontología. Se tuvo en cuenta la guía de métodos STROBE, la herramienta Newcastle-Ottawa Scale (NOS), así como la extensión PRISMA para Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Se seleccionaron artículos publicados desde diciembre del 2019 a enero del 2022, en idioma inglés y español. Resultados: se hallaron 8 artículos de diferentes bases de datos seleccionadas para este estudio. Todos los artículos abordaron los temas de salud bucal y discapacidad. Sin embargo, solo un artículo hace inclusión de los temas discapacidad, salud bucal y SARS-CoV2 (COVID -19), describiendo como factores de riesgo los sociofamiliares y medioambientales. Conclusiones: no se observó relación entre salud bucal, discapacidad y COVID-19. Solo un artículo reportó que la salud bucal se ve alterada por situaciones de estrés causadas por la pandemia y el desconocimiento sobre el cuidado de salud bucal de padres y tutores cómo responsables de los mismos.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».