The influence of living conditions and individual behaviors on the oral‐systemic disease connection: a cross‐sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the extent to which living conditions and individual behaviors influence the association between oral health status and systemic disease outcomes in Ontario, Canada's most populated province. METHODS: A secondary data analysis of Ontario data from the Canadian Community. Health Survey 2013/14 was undertaken. Separate analyses were conducted for participants aged 35-59 years (n = 11,858) and 60+ years (n = 11,273). A series of regression models were constructed to examine the association between self-reported oral health status and systemic disease outcomes (arthritis, diabetes, hypertension, heart disease, chronic obstructive pulmonary disease, and stroke). Models were adjusted by proxies of living conditions (income, education, ethnicity, country of birth, employment, and food security) and individual behaviors (smoking status, alcohol use, tooth brushing, life stress, physical activity, sense of belonging). Percent attenuation between models was calculated to determine the extent of the living condition-behavior impact. RESULTS: In both age groups, the prevalence of arthritis and high blood pressure was the highest, followed by heart disease. There was variation in percent attenuation by age group and outcome. Among participants aged 35-59 years, living conditions had a greater impact on the oral-systemic relationship, while individual behaviors played a greater role in this association among adults aged 60+ years. CONCLUSION: There is an association between oral and systemic diseases; however, after accounting for living conditions and individual behaviors, this relationship was attenuated. This highlights the need to address upstream and midstream factors that are common to oral and systemic conditions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».