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Enregistrement W3093111563 · doi:10.1186/s12903-020-01263-8

Association between early childhood oral health impact scale (ECOHIS) scores and pediatric dental surgery wait times

2020· article· en· W3093111563 sur OpenAlexafffundabout
Victor H. K. Lee, Cameron G. Grant, Betty-Anne Mittermuller, Sarbjeet Singh, Brenda Weiss, Jeanette Edwards, Robert J. Schroth

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health AuthorityManitoba HealthUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEarly childhoodOral healthEarly childhood cariesOral and maxillofacial surgeryPediatricsPhysical therapyDentistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe Early Childhood Caries (S-ECC) is an aggressive form of tooth decay that often requires pediatric dental rehabilitative surgery. The Early Childhood Oral Health Impact Scale (ECOHIS) measures oral health-related quality of life (OHRQL). The purpose of this study was to determine whether there is an association between ECOHIS scores and surgery wait times for children undergoing dental treatment for S-ECC under general anesthesia (GA). METHODS: The hypothesis was that there is no present association between wait times and ECOHIS score. Children under 72 months of age with S-ECC were recruited on the day of their slated dental surgery under GA. Parents/caregivers completed a questionnaire that included the ECOHIS. Data were merged with other ECOHIS scores from a previous study. Wait times were acquired from the Patient Access Registry Tool (PART) database. Data analysis included descriptive statistics and bivariate analyses. A p-value of ≤0.05 was considered statistically significant; 95% confidence intervals (CIs) were reported for each correlation coefficient. This study was approved by the University of Manitoba's Health Research Ethics Board. RESULTS: Overall, 200 children participated, the majority of whom were Indigenous (63%) and resided in Winnipeg (52.5%). The mean age was 47.6 ± 13.8 months and 50.5% were female. Analyses showed ECOHIS scores were not significantly correlated with children's wait times. Observed correlations between ECOHIS and children's wait times were low and not statistically significant, ranging from ρ = 0.11 for wait times and child impact section (CIS) scores (95% CI: - 0.04, 0.26; p = 0.14), ρ = - 0.08 for family impact section (FIS) scores (95% CI: - 0.23, 0.07; p = 0.28), and ρ = 0.04 for total ECOHIS scores (95% CI: - 0.11, 0.19; p = 0.56). CONCLUSION: No significant associations were observed between ECOHIS scores and wait times. In fact, those with worse OHRQL appeared to wait longer for surgery. ECOHIS scores could, however, still be used to help prioritize children for dental surgery to ensure that they receive timely access to dental care under GA. This is essential given the challenges posed by COVID-19 on timely access to surgical care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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