School-Based Dental Education for Improving Oral Self-Care in Mexican Elementary School–Aged Children
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To test the efficiency and acceptance of school-based dental education for improving oral self-care in Mexican elementary school–aged children. Method. A total of 408 students from 4 schools were examined at the baseline, 3 months (follow-up rate was 94%) and 6 months observations (follow-up rate 91%). Group 1 served as a control, Group 2 received a lecture-based education, and Group 3 consisted of trained peer-leaders who educated their peers. Oral self-care practice and oral self-care skills were assessed at the baseline and both follow-ups. A number of sociodemographic and oral health behavior/knowledge characteristics were tested as predictors of oral self-care outcomes at different observation periods. Results. Oral self-care outcomes improved in Groups 2 and 3, but not in the control group. The selected child population, their caregivers and teachers perceived the school-based educational strategy as important and necessary. There was no consistent pattern of predictors explaining variations in oral self-care outcomes at any of the observation periods. Oral self-care improvement observed at the 6 months observation was mainly predicted by the baseline oral self-care levels, dental education, and age. Conclusions. The school-based dental education was easy to implement, and it was effective for improving children’s oral self-care practice and skills.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».