FLUORIDATION EXPOSURE STATUS BASED ON LOCATION OF DATA COLLECTION IN THE CANADIAN HEALTH MEASURES SURVEY: IS IT VALID?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Statistics Canada's population health surveys may be an important source of up-to-date evidence on fluoridation and population oral health. The objective of this study was to examine the validity of a geographic measure of fluoridation from a national survey (based on site of data collection), by comparing it with estimates of fluoride level from urine samples. METHODS: The data source is the environmental urine subsample (n=2563) from Cycle 2 (2009-2011) of the Canadian Health Measures Survey. Mean comparison and multivariable linear regression were used to examine whether urinary fluoride levels differed between respondents classified as "fluoridated" versus "non-fluoridated" based on data collection site. RESULTS: Respondents who attended data collection sites classified as fluoridated had significantly higher mean urinary fluoride levels than those who attended sites classified as non-fluoridated. This effect was robust to adjustment for covariates and was somewhat stronger among an "exposed" subpopulation (defined based on tap water consumption and residential history) compared with a non-exposed subpopulation. No apparent added value was associated with using a more precise geographic indicator based on home postal code. CONCLUSIONS: Fluoridation status based on data collection site seems crude, but is actually reasonably accurate compared with fluoride level in urine, in the context of a large national Canadian survey of urban and rural residents. Although findings are of limited use for individual-level risk assessment, they may be of interest to dental public health researchers and to those engaged in public health surveillance, because they inform efficient and readily available options for monitoring fluoridation status in populations.
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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 | 0,039 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».