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Enregistrement W2032753818 · doi:10.1159/000261127

Caries Prevalence and Length of Residency in Fluoridated and Non-Fluoridated Communities

2009· article· en· W2032753818 sur OpenAlexaffabout
J Clovis, J.A. Hargreaves, Gordon W. Thompson

Notice bibliographique

RevueCaries Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute of Health EconomicsAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryMedicineResidenceFluorideDemographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The caries experience of grade 6 Canadian schoolchildren was examined related to length of residence in non-fluoridated Camrose (0.23 ppm) and adjacent fluoridated Wetaskiwin (1.08 ppm). The mean age was 11.94 +/- 0.65 years, 115 being examined in Camrose and 89 in Wetaskiwin. The mean DMFT and DMFS values were similar in both the non-fluoridated and fluoridated communities with DMFT of 2.39 and 2.65 and DMFS of 3.40 and 3.54, respectively. When a minimum 5-year residency requirement was imposed, the data changed, showing for those children with 5-year residency DMFT values of 2.43 and 2.26 and DMFS values of 3.35 and 2.79, respectively, for non-fluoridated Camrose and fluoridated Wetaskiwin. Although the fluoridated community had 17% less surfaces with caries, differences between the fluoridated and non-fluoridated communities were not statistically significant. Within the fluoridated community, differences in DMFT and DMFS between children resident less than 5 and greater than 5 years were statistically significant (DMFT p less than 0.05; DMFS p less than 0.01). When comparing regions where adjacent communities exist, with and without water fluoridation, and in making decisions on fluoride supplementation levels for children who have changed residency to such communities, it is important that this type of information is taken into account.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations16
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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