Dental neglect and dental health among 26‐year‐olds in the Dunedin Multidisciplinary Health and Development Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test a modification of a previously-reported six-item dental neglect scale and examine its association with dental health and service-use among young adults. METHODS: Of the 980 26-year-old participants in the Dunedin Multidisciplinary Health and Development Study, 973 completed the scale and 930 underwent dental examination. Sociodemographic and dental service-use data were collected using a self-report questionnaire. RESULTS: Factor analysis showed that five of the original six items loaded on the scale, and responses to those items were summed to give a dental neglect scale score for each participant. Scale scores were normally distributed (mean=13.0; SD=3.6; range 5 to 25), and a median split created higher and lower dental neglect groups. A higher proportion of the higher neglect group group: (i) were male; (ii) rated their dental health and dental appearance as below average; (iii) brushed their teeth infrequently; (iv) had extensive plaque deposits; (v) used dental services only when they had a problem; (vi) had not recently seen a dentist; (vii) had lost at least one permanent tooth because of caries, and (viii) had a greater number of decayed tooth surfaces. CONCLUSIONS: Although further examination of its validity and reliability is indicated, the dental neglect scale appears to hold promise for use in dental health promotion, not only in highlighting population groups or individuals who would benefit from intensive health promotion efforts, but also in the evaluation of health promotion interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».