P5 Halitosis and related factors in a Chinese general population
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to estimate the distribution of halitosis in a general Chinese population and assess the relationship between halitosis and oral health status and other social or behavioral factors. The subjects were 1000 males and 1000 females aged from 15 to 64 years in urban and rural area of Beijing, China. Questionnaire survey and oral examination was conducted. Questionnaire items included socio‐economic status (income and education), oral habits (brushing), knowledge for oral health, dental attendance, life habits (smoking), medical history and self‐assessment of halitosis. Oral examination comprised of DMFT, plaque index (PI), calculus index (CI), pocket depth (PD), modified sulcus bleeding index (mSBI) and tongue coating score (TCS). Volatile sulfur compounds (VSC) concentrations in mouth air were assessed by Halimeter. If VSC was 75 ppb and above, the subject was diagnosed halitosis. As a result, the prevalence of halitosis was 35.4% for the total population. Age and area of residence did not related to the VSC value. The levels of VSC were different among the period of assessment time. In the 15–24, 25–34 and 55–64‐year‐old groups, VSC values were significantly higher in the late afternoon. DMFT was not related with VSC. General health, social and behavioral factors did not relate to VSC. According to the logistic regression analysis, TCS, gender, CI and mSBI was significantly correlated with VSC. TCS had the highest OR value among them. The prevalence of halitosis was high in this population. Tongue coating played the most important role in determining VSC level, followed by periodontal status. However DMFT, smoking, social economic status, oral habits, general health and other social factors did not contribute to the level of VSC. The effective oral health promotion programs would be necessary to improve the poor oral health status and decrease the level of VSC for this study population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».