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Enregistrement W2592441057 · doi:10.4314/ahs.v16i4.9

Caries and dental erosion: are Soroti children and adolescents at risk from increased soft-drink availability in Uganda?

2017· article· en· W2592441057 sur OpenAlexaff
Jordan Cheng, Karen M. Campbell

Notice bibliographique

RevueAfrican Health Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Erosion and Treatment
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOral hygieneDentistryEnvironmental healthSoft drinkTooth ErosionCluster samplingCross-sectional studyHygieneOral healthStratified samplingDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: An initial field study to investigate dental caries and dental erosion in children and adolescents in the community of Soroti, Uganda. METHODS: A stratified two-stage cluster sample of 84 children (ages 8-10) and adolescents (ages 16-19) were recruited. A survey was undertaken to assess the state of determinants of oral health, oral hygiene practices, and soft-drink and sweetened-tea consumption. Intra-oral photographs were taken and reviewed to measure Decayed, Missing, and Filled Teeth (DMFT) and dental erosion. RESULTS: A significant difference was observed in DMFT between children and adolescents (3.7 ± 2.7 versus 2.1 ± 2.4 p=.02). A trend of lower erosion scores was seen in children compared to adolescents. Greater frequency of sweetened-tea consumption over soft-drinks was noted in both groups. CONCLUSION: This study did not reveal any relationship between different levels of cariogenic beverage consumption and DMFT or dental erosion in this sample group.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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