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Enregistrement W2514667960 · doi:10.1111/ipd.12263

Dental erosion in groups of <scp>Y</scp>emeni children and adolescents and the modification of an erosion partial recording system

2016· article· en· W2514667960 sur OpenAlexfundno aff
Amin Mohsen Saleh Al-Ashtal, Anders Johansson, Ridwaan Omar, Ann‐Katrin Johansson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paediatric Dentistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaCenter for International HealthUniversitetet i Bergen
Mots-clésMedicineErosionDentistryGeomorphologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of dental erosion is rising especially among children and adolescents and its grading needs further investigation. AIMS: To determine the prevalence and severity of dental erosion in groups of Yemeni children and adolescents, and to clinically compare an erosion partial recording system (EPRS) with a proposed modified-simplified version (EPRS-M). DESIGN: Of 6163 individuals aged 5-6, 13-14 and 18-19 years, 911 were randomly selected, of which 668 participated in the study. Dental erosion was graded using EPRS. EPRS-M was proposed, and its sensitivity and specificity was calculated in relation to EPRS. RESULTS: Prevalence of erosion extending into dentine on at least one tooth was 6.8% among 5- to 6-year-olds, 3.0% among 13- to 14-year-olds and 14.6% among 18- to 19-year olds. The highest prevalence was 19.2% among girls aged 18-19 years which was significantly higher than boys (10.4%) in the same age group (P = 0.044). Sensitivity and specificity for EPRS-M in relation to EPRS were 85.7% and 100% for primary teeth, and 84.1% and 100% for permanent teeth. CONCLUSIONS: Dental erosion was common among children and older teenagers and highest among older girls but less common among younger teenagers. The tested accuracy of EPRS-M qualifies it to be used as an initial quick detection tool in future dental erosion research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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