Dental erosion in groups of <scp>Y</scp>emeni children and adolescents and the modification of an erosion partial recording system
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».