Dental health and disease determinants among 35-year-olds in Oslo, Norway
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to identify non-biological determinants associated with the number of sound teeth (ST) and presence of decayed surfaces (DS) among 35-year-old Oslo citizens. MATERIAL AND METHODS: Randomly selected participants (n=149, response rate 64%) completed a self-administered questionnaire and were examined clinically and radiographically. Dental caries was registered clinically following World Health Organization (WHO) diagnostic criteria for caries registration, and the findings were combined with radiographic caries recordings. The number of sound teeth and the presence of two or more dentine caries lesions (D(3)S > or = 2) were selected as dependent variables. Associations between selected dependent variables and possible determinants were assessed by linear and logistic regression analyses, taking into account the hierarchical relationships between the independent variables. RESULTS: On average, 35-year-olds had 17.1 (SD=5.6) ST. Half of the participants had no DS and 26% had D(3)S > or = 2. Non-Western region of birth, being single, and having a university education were significantly associated with higher numbers of ST. Low family income, presently a smoker, and irregular dental visits were significantly associated with the presence of dentine caries. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that several non-biological determinants operating at different levels are important for health and disease in this adult population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».