Does oral health influence school performance and school attendance? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the evidence on the influence of oral health status on school performance and school attendance in children and adolescents. DESIGN: A systematic review was performed in accordance with PRISMA included epidemiological studies that assessed concomitantly oral health measures, participants' school performance and/or school attendance. Electronic search was conducted on MEDLINE, SCOPUS, Web of Science, ScienceDirect, and LILACS. Studies published up to May 2018 in any language were eligible. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was used to obtain pooled estimates between oral health measures and school performance and school attendance. RESULTS: Eighteen studies were included. Of them, fifteen studies were used for the meta-analyses. Most studies were assessed as moderate quality. Children with one or more decayed teeth had higher probability of poor school performance (OR = 1.44 95%CI: 1.24-1.64) and poor school attendance (OR = 1.57 95%CI: 1.08-2.05) than caries-free children. Poor parent's perception of child's oral health increased the odds of worse school performance (OR = 1.51 95%CI: 1.10-1.92) and poor school attendance (OR = 1.35 95%CI: 1.14-1.57). CONCLUSIONS: Children and adolescents with dental caries and those reporting worse oral health experience poor school performance and poor school attendance.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».