What Do Older Adults' Global Self-ratings of Oral Health Measure?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although global self-ratings of oral health are widely used in oral health research, the frames of reference on which older people's ratings are based are not known. This study used a quantitative approach in order to identify these referents. METHODS: Data were collected from 498 dentate subjects aged 53 years and over who took part in the second stage of a three-phase longitudinal epidemiological and sociodental study. Data were obtained by means of a personal interview and clinical oral examination and a self-complete version of the 49-item Oral Health Impact Profile (OHIP). These data were used to construct measures of oral disorders, oral symptoms, the functional and psychosocial impacts of oral disorders, health behaviours and contextual variables such as general health status, socioeconomic status and sociodemographic characteristics. Bivariate and linear regression analyses were used to identify which of these variables predicted self-ratings of oral health. RESULTS: One quarter of subjects stated that their oral health was only fair or poor. At the bivariate level most variables were associated with self-ratings of oral health. The regression model for all subjects indicated that the most important predictor of these self-ratings was the OHIP functional limitations sub-scale score. This explained 23% of the variation in the self-ratings. Six other variables entered the model and increased the R2 value to 0.36. There was some variation in the models and the influence of various factors by age and educational attainment. CONCLUSIONS: The results suggest that the referents that inform older adults' ratings of oral health are broadly similar to those that have been reported to inform their ratings of general health and differ across groups.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».