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Enregistrement W3005524716 · doi:10.1111/ipd.12625

Effect of routine dental attendance on child oral health‐related quality of life: A cohort study

2020· article· en· W3005524716 sur OpenAlexaff
Gabriele Rissotto Menegazzo, Jéssica Klöckner Knorst, Bruno Emmanuelli, Fausto Medeiros Mendes, Diego Machado Ardenghi, Thiago Machado Ardenghi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Paediatric Dentistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineAttendanceQuality of life (healthcare)Poisson regressionCohortOral healthCohort studyFamily medicineDentistryPediatricsEnvironmental healthPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an improvement in oral health status among people who receive preventive dental care during their lifetime, highlighting the possible effect in resolving oral health problems and consequently oral health-related quality of life (OHRQoL). AIM: Assessed the effect of routine dental attendance on child OHRQoL. DESIGN: This cohort study used baseline data from 639 preschoolers from 2010. After 7 years, 449 children were re-examined (70.3%). Mothers of the children completed a questionnaire collecting data on the pattern of use of dental services. Children were classified as adhering to long-term routine dental attendance according to their pattern of use (routine vs curative) in the baseline and in follow-up. The child OHRQoL was assessed through the Child Perception Questionnaire (CPQ8-10). The association between routine dental attendance and child OHRQoL was assessed using multilevel Poisson regression models. RESULTS: The proportion of participants who reported the worst CPQ8-10 scores were higher among those who, at some point in their life, experienced a curative dental attendance. Also, the mean CPQ8-10 was two times higher for non-routine dental attendance. CONCLUSION: The findings showed that there is an impact of long-term routine attendance on child OHRQoL. This is important for tackling oral health iniquities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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