Association between severe unaddressed dental needs and developmental health at school entry in Canada: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental problems are the most prevalent chronic disease worldwide, with up to half of all kindergarten children having tooth decay. However, there is a lack of evidence of whether unaddressed dental needs (UDNs) are associated with children's developmental health, a concept reflecting holistic child development - encompassing physical, emotional, and cognitive development. The objective of the current study was to evaluate the relationship between UDNs and developmental health among kindergarten children using the Early Development Instrument (EDI). METHODS: We examined associations between teacher reported UDNs and developmental vulnerability on the EDI. Children were included in the study if they were enrolled in kindergarten in publicly-funded schools in Canada between 2010 and 2015, had been in the classroom for at least one month, and had no more than 25% of missing items on the questionnaire. RESULTS: Among 576,264 children who met inclusion criteria (95.4% of eligible children), 2465 (0.4%) were identified as having UDNs by their teachers. Children with UDNs had 4.58 to 8.27 times higher odds of being vulnerable on any of the five developmental domains (physical health and well-being, social competence, emotional maturity, language and cognitive development, communication skills and general knowledge), compared to children without UDNs. CONCLUSION: In this study, teacher-reported UDNs were associated with developmental vulnerability in kindergarten children. Teacher reported unmet dental needs in kindergarten children may be a proxy for poor developmental health at school entry, and thus a marker for supporting both children's oral health and early developmental needs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».