PENANGANAN ANSIETAS PADA PRAKTEK KEDOKTERAN GIGI MANAGEMENT OF ANXIETY IN THE DENTAL CLINIC
Bibliographic record
Abstract
Ansietas atau kecemasan merupakan masalah yang sering muncul dan menyulitkan dokter gigi dalam melakukan perawatan yang seharusnya. Penduduk Indonesia yang mempunyai masalah kesehatan gigi dan mulut yang datang ke tempat pelayanan ke dokter gigi untuk mendapatkan pengobatan hanya 29,6%. Survei yang dilakukan di Canada menunjukkan 5,5% pasien sangat takut ke dokter gigi dan 9,5% menyatakan agak takut ke dokter gigi. Ansietas dialami oleh orang dewasa terlebih lagi anak-anak. Ansietas adalah respon alami dari tubuh ketika menghadapi situasi stress. Ansietas pada kedokteran gigi mempunyai beberapa tingkatan mulai dari yang ringan, sedang, dan sangat parah. Ada beberapa cara untuk menangani ansietas dengan melakulan Cognitive Behavioural Therapy (CBT) atau Exposure Therapy melalui beberapa tahapan yaitu pemberian informasi dengan metode “Tell Show Do”, lalu relaksasi seluruh tubuh dan otot-otot. Metode yang sering digunakan adalah menginstruksikan pasien untuk menarik napas dan menghembuskannya pelan-pelan sambil pasien berhitung sampai empat. Hal lain juga dapat dilakukan distraksi dengan cara memecah fokus anak terhadap kecemasan yang sedang dirasakan dengan mengajak anak berbicara dan melibatkan anak dalam aktivitas yang membuat berpikir, sehingga lupa terhadap perasaan cemasnya. Metode selanjutnya berupa reinforcement/ penghargaan yang biasanya akan efektif bila penghargaan tersebut merupakan hal yang sangat disukai anak, keterlibatan orang tua juga akan membantu mengurangi kecemasan anak. Selain itu juga dapat dilakukan video based patient education berupa informasi mengenai diagnosis penyakit, penyebab penyakit, tahapan perawatan, proses penyembuhan dan hasilnya, kemungkinan kesembuhan (prognosis), komplikasi yang mungkin dapat terjadi setelah perawatan, serta akibat yang ditimbulkan jika tidak dilakukan perawatan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".