Development of a Nutrition Questionnaire for Dental Caries Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few existing tools quickly identify dietary behaviours related to dental caries. The objectives of this study were to (i) create a patient-generated questionnaire identifying these dietary behaviours, (ii) capture information on these dietary behaviours in two specific populations via questionnaire pilot testing and (iii) determine questionnaire test-retest reliability. Methods: After development, the questionnaire was reviewed by an expert panel. Cognitive interviewing was conducted, followed by pilot testing in a general university campus population (n = 80) and a university dental clinic (n = 10). Retesting was done with the general campus group (n = 53). Results: Most participants reported never receiving dietary advice from professionals regarding caries. Sugary foods were most often consumed as snacks in the evening or afternoon, then breakfast. In total, 41.3% of campus participants consumed high risk items at least a few times per week or more often. Weekly or more frequent consumption of “other” sugary drinks (e.g., iced tea) was common. In total, 77.6% of questionnaire items had a kappa value representing moderate agreement or greater. Conclusions: Dietary behaviours related to caries were common in this pilot study. Given the high prevalence of caries and low occurrence of prior dietary advice for the same, increased preventive efforts may be warranted.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».