Tooth–Surface Progression and Reversal Changes in Fluoridated and No–Longer– Fluoridated Communities over a 3–Year Period
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare permanent tooth surface-specific progression/reversal changes between fluoridation-ended (F-E) and still-fluoridated (S-F) communities in British Columbia, Canada, over a 3-year period. METHODS: D1D2MFS examinations were contrasted for 2,964 schoolchildren in 1993/94 (grades 2, 3, 8 and 9) and 1996/97 (grades 5, 6, 11 and 12). Generalized Estimating Equation (GEE) models explored the relation between progression/reversal changes and fluoridation status, age, gender, socioeconomic status, and dietary/fluoride histories. RESULTS: Within a scenario of low levels of caries overall, few children had multiple surfaces progressing. At least one smooth surface progressed in 31.4% of subjects; at least one pit-and-fissure (PF) surface progressed in 43.1% of subjects. At least one smooth surface reverted in 89% of subjects who had reversible stages; at least one PF surface reverted in 23.8% of subjects who had reversible stages. GEE (smooth) indicated that odds ratios of progression were twice as large in the F-E site compared to the S-F site, and slightly increased in older participants and in participants exposed to more fluoride technologies. GEE (PF) also indicated that progression was slightly more common in the F-E site; more frequent snacking and lower parental educational attainment had modest associations with increased progression in PF surfaces. For the two types of surfaces, GEE models demonstrated that unerupted surfaces were less likely to progress than sound surfaces. No associations were found between reversals and independent variables. CONCLUSION: Progressions were found to be weakly linked to socio-demographic factors; baseline surface statuses were better predictors of progression. Using the current definitions for disease transitions, F-E communities had more frequent progressions than a S-F community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».