Using electronic dental records to establish a surveillance system for dental decay in rural Western Alaska
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous surveys have demonstrated high rates of early childhood caries (ECC) in the Alaska Native (AN) population of western Alaska. There are many challenges to providing dental care in this road-less Yukon-Kuskokwim Delta region. The regional Tribal Health Organization implemented an electronic dental record (EDR) system in the late 1990s. We explored use of the EDR to establish an oral health surveillance system in children. METHODS: We contracted with EDR software developers to implement calculation of a summary count of decayed (d), missing (m) or filled (f) primary (dmft) score for each individual. We calculated the yearly average dmft scores for 2011-2019 for children aged 3 and 5 years with a comprehensive exam in a given year. We also assessed the number of children undergoing full mouth dental rehabilitation (FMDR). We used US census data population estimates for these age groups to calculate rates. RESULTS: Over the 9-year period, 2,427 3-year-old children (47 percent of all 3-year olds over this period), received a comprehensive exam; increasing from 24 percent in 2011 to 62 percent in 2019. Their average dmft score over the 9-years was 6.4 with a significant annual decline over this period. Seventy percent of AN children who turned 6 between 2015 and 2019 had received at least one FMDR. CONCLUSIONS: An oral health surveillance system has been established in western Alaska using the Electronic Dental Record. High rates of ECC and FMDR were observed. This surveillance system will allow assessments of ECC prevalence and impact of dental interventions.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».