Dental treatment improves the oral health‐related quality of life of adolescents: A mixed‐methods approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To evaluate and understand the impact of dental treatment on oral health‐related quality of life (OHRQoL) of adolescents. Design A sequential explanatory mixed‐methods design was performed. A sample of 182 adolescents, aged 10 and 15 years old who had finished their dental treatment at adolescent dental clinic of Federal University of Santa Maria from 2010 to 2016, were included. Participants answered the short form of Child Perceptions Questionnaire (CPQ 11‐14) prior to their dental treatment and 1 month after concluding the treatment. The effect size was calculated to assess magnitude of change. In qualitative phase, semi‐structured interviews took place at the end of the dental treatment. Interviews were audio‐recorded and analyzed according to thematic analysis following Braun and Clarke. Results The effect sizes ranged from 0.35 to 1.00, and the oral symptom domain presented the greatest effect. Sixteen interviews were conducted and five themes emerged: concept of quality of life, oral health influenced by oral conditions, oral health symptoms influencing seeking care behavior, personal and subjective experiences, and dental educational environment. Conclusion Dental treatment has an uncountable meaning for adolescents because it has a psychosocial meaning in this phase of life and it is able to improve their OHRQoL.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».