Bacterial, behavioral and environmental factors associated with early childhood caries
Notice bibliographique
Résumé
The goals of this cross-sectional study were to characterize and compare demographic, behavioral, and environmental factors potentially associated with early childhood caries (ECC) and to assess salivary levels of mutans streptococci (MS) and lactobacilli (LB) in underserved, predominantly Hispanic children. One hundred forty-six children aged 3 to 55 months with a range of caries experience were identified and examined. ECC was primarily associated with the presence of MS and lack of access to dental care. Salivary MS levels among young children with ECC were higher than would be expected in a dentally healthy population, but lower than levels reported among older children at high risk for caries. After adjustment for age, children with log10 MS > or = 3.0 or log10 LB > or = 1.5 were about five times as likely (OR=4.9, 95% CI=2.0, 12.0) to have ECC than those with lower bacterial levels. This study demonstrated a significant association between relatively low cariogenic bacterial levels and dental caries in infants and toddlers. Antibiotic use, exposure to lead, and anemia were not significantly associated with the number of decayed and filled surfaces or decayed and filled teeth. ECC correlated significantly with child's age and lack of dental insurance of the children, as well as inversely with both family income and the educational level of the mother of the child.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».