Impact of tooth loss related to number and position on oral health quality of life among adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to evaluate the impact of tooth loss on oral health-related quality of life (OHRQoL) in adults with emphasis on the number of teeth lost and their relative position in the mouth. METHODS: The study population was a cross-sectional household probability sample of 248, representing 149,635 20-64 year-old residents in Piracicaba-SP, Brazil. OHRQoL was measured using the OHIP-14. Socioeconomic, demographic, health literacy, dental services use data and clinical variables were collected. Oral examinations were performed using WHO criteria for caries diagnosis, using the DMFT index; that is, the sum of decayed, missing and filled teeth (DMFT). An ordinal scale for tooth loss, based on position and number of missing teeth, was the main explanatory variable. The total OHIP score was the outcome for negative binomial regression and OHIP prevalence was the outcome for logistic regression at 5% level. A hierarchical modeling approach was adopted according to conceptual model. RESULTS: OHIP score was 10.21 (SE 1.16) with 48.1% (n=115) reporting one or more impacts fairly/very often (OHIP prevalence). Significant prevalence rate ratios (PRRs) for OHIP severity were observed for those who had lost up to 12 teeth, including one or more anterior teeth (PRR=1.63, 95%CI 1.06-2.51), those who had lost 13-31 teeth (PRR=2.33, 95%CI 1.49-3.63), and the edentulous (PRR=2.66, 95%CI 1.55-4.57) compared with fully dentate adults. Other significant indicators included those who only sought dental care because of dental pain (PRR=1.67, 95%CI 1.11-2.51) or dental needs (PRR=1.84, 95%CI 1.24-2.71) and having untreated caries (PRR=1.57 95%CI 1.09-2.26). Tooth loss was not significantly associated with OHIP prevalence; instead using dental services due to dental pain (PR=2.43, 95%CI 1.01-5.82), having untreated caries (PR=3.96, 95%CI 1.85-8.51) and low income (PR=2.80, 95%CI 1.26-6.42) were significant risk indicators for reporting OHIP prevalence. CONCLUSION: Our analyses showed OHRQoL gradients consistent with the number and position of teeth missing due to oral disease. These findings suggest that the quantity of teeth lost does not necessarily reflect the impact of tooth mortality on OHRQoL and that future studies should take this into consideration.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».