Original Paper: Risk Indicators for early childhood caries in South Africa: A Systematic Review Protocol (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early childhood caries (ECC) is a common disorder characterized by the presence of one or more decayed (non-cavitated or cavitated lesions), missing (due to caries), or filled tooth surfaces of primary teeth in children 71 months old or younger. South Africa has a diverse population in terms of culture, education, income, and occupation. This diversity is due to the consequences of historical racial discrimination, poverty, unemployment, lack of accessibility to health services, and quality of education. These factors make South Africa unique, and the disease and risk profiles for this country differ from those of other countries at similar stages of development. For these reasons, it is important to identify the unique maternal and infant risk factors for ECC in the South African context. OBJECTIVE: The purpose of this study is to determine the risk factors associated with the incidence and prevalence of ECC in South Africa in children under the age of 6 years. METHODS: All cross-sectional and cohort studies documenting risk factors associated with the prevalence and incidence of dental disease and severity (decayed, missing, and filled scores) will be included. We will search 7 databases for eligible studies, and those included will be based on prespecified inclusion criteria. Only studies conducted with South African children who are aged 6 years and younger in which dental caries risk factors are documented will be included. There is no restriction on the time or language of publication. Included articles will be scrutinized for quality by using a risk of bias tool developed by the Joanna Briggs Institute. The results will be presented narratively, and if possible, a meta-analysis will be performed. RESULTS: The literature search was conducted in November 2020. CONCLUSIONS: The results of this study will provide a framework to inform medical and dental personnel to highlight mothers and infants at risk of developing ECC. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42020216455; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=216455. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26701.
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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 | 0,032 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,006 |
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 ».