Children's untreated decay is positively associated with past caries experience and with current salivary loads of mutans Streptococci; negatively with self‐reported maternal iron supplements during pregnancy: a multifactorial analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study explored the association of children's salivary characteristics, past caries experience, birth weight, and reported maternal prenatal vitamin and mineral supplementation with the dental untreated decay of the child. METHODS: This cross-sectional study, a sub-study of Griffith University Environments for Healthy Living birth cohort study, was conducted on 174 mother-child dyads. Mother's prenatal usage of vitamin and mineral supplements; child's birthweight; salivary pH, buffering capacity, and levels of salivary MS and LB were explored as risk indicators. Dental caries experience was assessed using International Caries Detection and Assessment System criteria. Path analysis was conducted to evaluate the association of risk indicators with children's current and past dental caries experience. RESULTS: Children's past caries experience (β = 0.332, p = 0.018), and salivary MS counts (β = 0.215, p = 0.032) were positively associated with untreated decay at time of examination. With a trend towards significance, children whose mothers had reported taking iron supplements during pregnancy experienced lower levels of past caries (β = -0.137, p = 0.068) and untreated dental caries (β = -0.046, p = 0.051). CONCLUSIONS: This study confirms that a child's levels of untreated decay is positively associated with their past caries, and that it correlates with current levels of salivary MS. Children of mothers who reported to have taken iron supplements during pregnancy experienced less caries throughout their lives. These observations confirm the importance to offspring of monitoring maternal health throughout pregnancy and of early monitoring of children's oral health in preventing future dental disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».