Prevalence and associated factors to developmental defects of enamel in primary and permanent dentition.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The disturbances during enamel formation manifesting as Developmental Defects of Enamel (DDE) present important clinical significance since they are responsible for aesthetic problems, dental sensitivity and may act as predisposing factor for dental caries. The aim of the present study was to examine the prevalence of DDE and associated etiological factors. MATERIALS AND METHODS: A total of 1550 children was examined, using a mouth mirror and a CPI probe. Diagnosis of DDE was established according to the modified DDE index. Relationships between DDE and body mass index (BMI), socioeconomic status (SES), childhood illness and birth weight were assessed using the multivariable logistic regression. Difference in proportion was tested using Kruskal-Wallis H, followed by Mann-Whitney U test for inter group comparison, and Chi-Square tests. RESULTS: The prevalence of DDE was 42.19%. The logistic regression model showed that there was a significant association of DDE with age (p<0.05), gender (p<0.05), low SES (p<0.05) and obesity (p<0.001). Demarcated opacity was the most frequent type of DDE both in primary and permanent dentition. Prevalence was more frequent in permanent dentition compared to primary dentition, with the permanent maxillary central incisor and primary maxillary second molars being the teeth affected most commonly. CONCLUSIONS: Prevalence of DDE was more in permanent teeth compared to primary teeth. A significant association of DDE with gender, low SES and BMI was demonstrated in the present study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».