MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993292085 · doi:10.1155/2013/687139

Relationship between Subjective Oral Health Status and Lifestyle in Elderly People: A Cross-Sectional Study in Japan

2013· article· en· W1993292085 sur OpenAlexfundno aff
Masami Yoshioka, Daisuke Hinode, Masaaki Yokoyama, Aiichiro Fujiwara, Yasuhiko Sakaida, Kenji Toyoshima

Notice bibliographique

RevueISRN Dentistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésCross-sectional studyGerontologyOral healthMedicineEnvironmental healthPsychologyDemographyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. The aim of this study was to assess the relationship between subjective oral health status and lifestyle in elderly people living in Japan. Methods. Subjects were 5383 inhabitants of the Kagawa Prefecture, Japan, at the age of 75-100. Records of the number of remaining teeth and the data from self-reported questionnaire were analyzed statistically. Results. Remaining teeth were significantly correlated to "no current smoking," while not related to other lifestyle. On the other hand, "subjective masticatory ability" defined as a condition allowing chewing all foods well was related to favorable lifestyles. "Subjective masticatory ability" was also related to "not feeling stress," "no deviated food habit" as well as to other good oral health conditions. A logistic regression analysis for "remaining teeth more than 20" revealed a significant relationship between "no current smoking" (OR = 1.582) and "no alcohol drinking" (OR = 0.851). Regarding "subjective masticatory ability," all favorable lifestyles analyzed in this study were found to be significant positive factors. Conclusions. "Subjective masticatory ability" seems to be strongly associated with favorable lifestyles. Therefore, it can be suggested that "subjective masticatory ability" might be a good landmark for quality of life of elderly people in addition to the number of remaining teeth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISRN DentistryMême sujetDental Health and Care UtilizationTravaux en français237 207