105 The Nutritional Status of Young Children with Carious Teeth
Notice bibliographique
Résumé
Anecdotal reports suggest that young children with severe tooth decay are underweight. It has been hypothesized that these children may experience feeding disruptions that affect their nutrient intake. Inadequate nutrient intake over a period of time may result in developmental, cognitive, and behavioural deficits. Prior related research is limited to body weight comparisons between children with and without caries. This study develops the inquiry by including five known indicators of nutritional status. A case-series study assessed the nutritional status of children aged two to five years with six or more carious teeth receiving dental rehabilitation at a hospital dental clinic (N=50). Measures of nutritional status involved anthropometry, triceps skin folds (TSF) and measurement of mid arm circumference (MAC), with a subsequent calculation of mid arm muscle circumference (MAMC). Blood tests were conducted on a subset of subjects (N=41) to assess for markers of malnutrition (albumin, ferritin, and haemoglobin). Values were compared against population standards for age and gender. Normal weights were found in 64% (32), while 18% (9) were underweight, being below the 90th percentile of Ideal Body Weight for Height (%IBW). Nine children were overweight or obese (over 110% IBW). When TSF and MAMC were compared to population standards, 28% (14) had lower levels of fat and 10% (5) had lower lean muscle stores. Serum albumin levels were low for one-half (21) the cases. Haemoglobin levels were below the accepted range for 31% (13), and 46% (19) were in the lower end of the acceptable range. Serum ferritin levels were below normal in 78% (32) of the cases. The results suggest that weight may not be a useful indicator of nutritional status in children with severe tooth decay. The other measurements demonstrate signs of abnormal nourishment such as deficiencies in fat, protein and energy stores. The high rate of iron deficiency in this group is of concern. Given the consequences of inadequate nutrition and low iron stores for young children, these findings suggest more consideration should be given to nutritional evaluation of children with severe tooth decay as well as timely diagnosis, prevention and treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».