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Enregistrement W2060245479 · doi:10.1111/j.1754-4505.2005.tb01405.x

A Comparison of Caries Rates in Non-Institutionalized Individuals With and Without Down Syndrome

2005· article· en· W2060245479 sur OpenAlexafffund
Karen Fung, Paul Allison

Notice bibliographique

RevueSpecial Care in Dentistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenMcGill University
Mots-clésMedicineBivariate analysisDown syndromeLinear regressionDentistryPermanent teethCross-sectional studyPopulationHypodontiaDemographyStatisticsMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The caries rate of people with Down syndrome (DS) was compared to an age-matched control population without DS. A cross-sectional study design was used. Caries rates were assessed by an adjusted DFT score, expressed as a proportion of number of teeth in the mouth, to control for hypodontia in the subjects with DS. Bivariate and multiple linear regression analyses were used to compare caries rates in persons with and without DS. The sample size was 128, in which 44 were subjects with DS and 84 were subjects without DS. On a range of 0-1, the mean adjusted DFT scores were 0.10 in subjects with DS and 0.18 in the control group. Although this difference was significant at the bivariate level of analysis, in the multiple linear regression model, adjusted DFT was associated with age and professional fluoride therapy only. When expressed as a proportion of number of teeth, caries rates were not different in people with and without DS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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