School Performance Indicators as Proxy Measures of School Dental Treatment Needs: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This ecological study assessed the feasibility and predictive ability of readily available educational indicators as proxy measures of school dental treatment needs in York Region elementary school children, Canada. METHOD: Data sources included York Region Dental Health Unit dental screening data (2003-2004); area-based income data from Statistics Canada (2001) based on school address postcodes; grade three and grade six school performance results in reading, writing mathematics and English as a second language (ESL) data (2003-2004) obtained from publicly accessible educational websites. RESULTS: Data analyses included 219 schools. Pearson's correlations showed that schools with a higher percentage of children needing urgent dental treatment had significantly higher proportions of children scoring below provincial averages in all six school performance categories. Hierarchical stepwise multiple linear regression analysis showed that two school performance variables remained in the model after controlling for area-based median family income and ESL variables: the percentage of grade six pupils scoring below the provincial average in writing and the percentage of grade 3 pupils scoring below the provincial average in reading. CONCLUSIONS: The study established the feasibility of using school-level school performance indicators as proxy measures of school-level dental treatment needs. School performance results were good predictors of urgent dental treatment in York Region elementary school children. Further studies are needed using data from other jurisdictions to determine the utility of educational indicators in oral health programs.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».