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Enregistrement W2217036388 · doi:10.1590/1413-81232015209.17322014

Classificação das perdas dentárias: fatores associados a uma nova medida em uma população de adultos

2015· article· pt· W2217036388 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2015
Typearticle
Languept
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTooth lossDentistryLogistic regressionMedicineDemographySocioeconomic statusSocial classOrthodonticsMultinomial logistic regressionOral healthPopulationMathematicsStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated tooth loss and factors associated with a new classification, which considers not only the number of teeth lost, but also the number and position that they occupied in the mouth. In Piracicaba, State of São Paulo, Brazil, 248 adults (20-64 year-olds) were examined using a household probability sample. The oral examinations followed the WHO criteria for caries and periodontal disease. Socioeconomic, demographic and dental service use data were collected. The tooth loss outcome, based on tooth position and number of missing teeth, was analyzed by hierarchical multinomial logistic regression using a conceptual model. The mean number of missing teeth was 8.52 (DP = 9.24). For those who had lost up to 12 posterior teeth, age (PR = 1.1) and low social class (PR = 2.6) were significant; for those who lost up to 12 including anterior teeth, age (PR = 1.1) and clinical attachment loss>4mm (PR = 2.9); and for tooth loss in excess of 13 teeth, age (PR = 1.3), low social class (PR = 3.8), and visiting a dentist due to emergency (PR = 9.4) were significant. Age was associated with tooth loss. The classification made it possible to differentiate variables in accordance with position or the number of teeth lost.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,007

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,297 · 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