Determining the prevalence and risk factors for early childhood caries in a community dental health clinic.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purposes of this study were to: (1) determine the prevalence of early childhood caries (ECC) among young children accessing dental services at a community dental clinic; (2) identify factors associated with the presence of ECC; and (3) determine the percentage of children who received treatment for ECC in this setting and the number who required referral to specialists. METHODS: The study population comprised children younger than 72 months attending the clinic between 1991 and 2004. A chart review was conducted. RESULTS: Eight hundred thirty-four charts met inclusion criteria; 71% had ECC, while the mean deft was 3.7+/-3.9 (SD). The average age at the first visit was 50.0+/-12.7 (SD) months. Those with ECC were significantly older at the first visit (P<.001), and the prevalence increased with family size (P=.011) and number of siblings (P=.019). ECC children were significantly more likely to come from households with lower monthly incomes (P=.033). The prevalence of ECC did not vary according to specific areas in Winnipeg where children resided (P=.20). CONCLUSIONS: Key risk factors for ECC included: (1) the child's sex; (2) low monthly income; (3) whether the child resided with both parents; and (4) a history of foiled dental visits. These data may assist in identifying children at greatest risk for ECC and may help public health agencies develop appropriate prevention strategies, including promoting early dental visits for infants.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».