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Enregistrement W2888382126

Association between environmental tobacco smoke and dental caries amongst 5-14 years old children in Karachi, Pakistan.

2018· article· en· W2888382126 sur OpenAlexaff
Romaina Iqbal, Farhan Raza Khan, Aysha Habib Khan, Naveed Z. Janjua, Azmina Hussain

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTobacco smokeEnvironmental healthConfidence intervalSmokeCross-sectional studyTobacco useDentistryPopulationInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the association between environmental tobacco smoke and dental caries. METHODS: This cross-sectional study was conducted in peri-urban and urban areas of Karachi, from February to August 2014, and comprised children aged 5-14 years. A pre-coded questionnaire for environmental tobacco smoke and food frequency questionnaire for dietary habits were used. Dental examination of children was done to detect caries. Cox-proportional hazard algorithm was used to measure the association of environmental tobacco smoke with dental caries at multivariable level. STATA version 12.0 was used for statistical analysis. RESULTS: Of the 500 children, 250(50%) each were from peri-urban and urban localities. The prevalence of dental caries was 336(67.2%).Family members of 154(30.8%) participants reported smoking. After adjusting for junk food intake, in-between meals, age, plaque index, dental visits and socio-economic status, the association between environmental tobacco smoke and dental caries remained statistically significant (p<0.05). Compared to non-exposed children, the adjusted prevalence ratio was 1.25 (95% confidence interval: 1.08-1.46) and 1.36 (95% confidence interval: 1.09-1.70) for children with < 30 minutes and >30 minutes of environmental tobacco smoke exposure, respectively. CONCLUSIONS: Environmental tobacco smoke was found to be associated with dental caries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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