Relations entre les maladies parodontales et les maladies systémiques : une étude transversale des connaissances des étudiants en médecine interne au Canada
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études récentes montrent que les maladies parodontales peuvent être associées à certaines maladies systémiques. En particulier, la parodontite a été associée au diabète, aux maladies cardiovasculaires et à des complications de la grossesse. Au Canada, aucune étude n’a examiné les connaissances et les pratiques cliniques des médecins quant aux maladies parodontales et leurs liens avec les conditions systémiques. Le but de ce projet de recherche était d’évaluer les connaissances et les pratiques cliniques des étudiants en médecine interne canadiens au sujet des liens entre la parodontite et les maladies systémiques. Pour cela, un questionnaire électronique anonyme de quinze questions a été envoyé aux étudiants des programmes de médecine interne canadiens. Six facultés de médecine ont accepté de participer au projet de recherche et il y a eu un nombre total de 126 répondants (taux de participation des étudiants = 24 %). Il a été trouvé qu’ils possédaient des connaissances limitées sur les maladies parodontales et sur leurs associations avec les maladies systémiques (64,9 % de bonnes réponses). Les étudiants sous-estimaient la prévalence de la parodontite et connaissaient peu les conditions systémiques associées aux maladies parodontales. De plus, leurs pratiques cliniques ne suivaient généralement pas les recommandations publiées dans la littérature et 71,4 % des étudiants n’avaient pas reçu d’informations concernant les maladies parodontales pendant leur formation en médecine. Aucun lien n’a été observé entre les résultats des connaissances et le nombre d’années d’étude en médecine interne. Les étudiants étaient intéressés (84,9 %) à avoir davantage de formation sur les maladies parodontales et sur les liens avec les conditions systémiques. Selon les résultats obtenus, il appert que plus de formation sur les maladies parodontales lors des programmes canadiens de médecine permettrait d’améliorer les connaissances des internistes, de promouvoir de meilleures pratiques cliniques et de favoriser une plus étroite collaboration interprofessionnelle.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".