Toothbrushing Competency Among High‐risk Grade One Students: an Evaluation of Two Methods of Dental Health Education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of two methods of dental health education (DHE) for improving toothbrushing competency among grade one students at high risk for dental diseases. METHODS: Fifty elementary schools in the former city of North York, Ontario, Canada, were assigned to one of two groups. In one group, students received a classroom-based DHE lesson that was reinforced by two small group sessions (n = 243). In the other group, students received only a single classroom-based DHE lesson (n = 206). Trained examiners assessed 11 toothbrushing skills at pre- and postintervention. RESULTS: At the preintervention test, few significant differences were found between the groups and many students did not display competency in fundamental oral health skills, such as placing a toothbrush at the gum line. Following DHE interventions, students in both groups demonstrated improvements in most skills. A significantly higher proportion of students who received both classroom and small group sessions displayed gains in competency in three skills, compared to students receiving only a classroom lesson. These skills were brushing anterior lingual surfaces, brushing posterior lingual surfaces, and brushing all areas in a routine fashion. Students receiving only a classroom session did not display greater improvements in any skill areas compared to "classroom plus small group" students. Some students in both groups still lacked fundamental skills at the end of the DHE program. CONCLUSIONS: While one must exercise caution in interpreting the results due to several methodologic limitations, findings suggest that for high-risk grade one students, a classroom-based lesson combined with small group sessions is a more effective method of improving toothbrushing skills compared to a single classroom-based lesson.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».