Application of the Theory of Planned Behavior to Predict Dental Attendance and Caries Experience among Children of Newcomers
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to explore the predictors of regular dental attendance behavior and caries experience among children of newcomers to Canada using the Theory of Planned Behavior (TPB). Methods: A total of 274 newcomer parents with a child aged 1 to 12 years old who had lived in Canada for 10 years or less participated in this cross-sectional study. Children underwent a dental examination to measure their deft/DEFT, and parents completed a self-administered questionnaire. Parental attitudes, subjective norms, perceived behavioral control (PBC), and intention were examined using Structural Equation Modeling (SEM) as predictors of dental attendance behavior and caries experience using the TPB model. Results: Out of all the components of the model, attitude and PBC significantly predicted the intention (p < 0.05) while the subjective norm had no statistical effects on the loading of the model (p > 0.05). Intention significantly predicted behavior, but behavior could not predict caries experience. Although 51.6% of the variance of intention was predicted by this model, only 0.2% of the variance for dental attendance behavior was explained. Conclusions: The theory of planned behavior was successful in predicting dental attendance intention and behavior for children among newcomers, but this behavior could not predict caries experience in children.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».