What do children's global ratings of oral health and well‐being measure?
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
OBJECTIVES: To explore the constructs children incorporate in the responses to global ratings of their oral health (OH) and OH-related overall well-being (OWB). METHODS: Data were collected as part of a project to validate the Child Perceptions Questionnaire for ages 11-14 (CPQ11-14), a self-report measure of OH-related quality of life. Its 37 questions are organized in the symptoms, functional limitations, emotional and social well-being domains. Children were recruited from paediatric dentistry, orthodontic and orofacial dental clinics. To identify the CPQ11-14 domain scores and questions predicting the global ratings, correlation and multiple regression analyses were used. RESULTS: Of the 123 children, 22.8% rated their OH as 'Fair/Poor' and 30.1% reported that their OWB was affected by their oral/orofacial condition. Positive significant correlations were observed between the OH ratings and the CPQ11-14 oral symptoms and emotional well-being domains, and between the OWB ratings and all four CPQ11-14 domains. The number of the CPQ11-14 questions significantly correlated with the OH and OWB ratings were 8 and 19, respectively. Only the symptoms domain entered the model for the OH (R2=0.05), while age, functional limitations and emotional well-being domains predicted the OWB (R2=0.18). The OH model included three questions (R2=0.13) and the OWB model included age and six questions (R2=0.25). In both models all but one of the questions came from the emotional and social well-being domains. CONCLUSIONS: These findings suggest that children view OH and its impact on well-being as multidimensional concepts. Further research, including qualitative studies, is needed to better understand the referents children use when responding to global ratings and the factors that determine their responses.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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