Associations between self‐reported dental status and diet
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop a battery of dental, nutritional and psychological health survey measures and to use this survey instrument to explore links between age, tooth loss and dietary risk. The survey was undertaken in a dental school and hospital. Forty-nine consecutive patients (age range 25-74 years) participated in this pilot study and completed the health survey instrument. A quarter of the patients reported changing dietary habits due to dental problems, 56% reported difficulty in chewing as a result of problems with their teeth or dentures, and 36% reported having to interrupt meals due to dental difficulties. Tooth number was associated with MNA scores (0.35, P=0.03, Pearson's correlation coefficient) and reported number of foods eaten (0.33, P=0.04, Pearson's correlation coefficient) from the questionnaire checklist. Lower MNA scores were associated with age (F=6.54; d.f.=1, 46; P<0.01) indicating that older adults were more at risk of poor nutritional status. Overall health was not rated as an important factor influencing food choice, and only 14% of the sample felt that they had nutritional problems. Poor diet and impaired food choice was associated with declining numbers of teeth and increasing age. Older adults may require dietary advice to increase awareness of the importance of a healthy diet.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».