Prevalence of Periodontitis and Associated Factors among Pregnant Women: A cross sectional survey in Southern Province, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: The literature has shown the relationship between maternal periodontitis and complications associated with pregnancy. Thus, prevalence estimates and risk factor identification for periodontitis during pregnancy in Rwanda are paramount. Aim: The aim of the current study was to determine the prevalence of periodontitis and identify related risk factors among pregnant women in Rwanda. Methods: A cross sectional study was conducted to determine the prevalence of periodontal diseases in a convenience sample of 400 pregnant women in the Southern Province of Rwanda. A logistic regression analysis using a hierarchical approach was performed to assess the risk factors for periodontal disease. Socio demographic factors were put in the regression model first followed by a second step for other potential factors. Results: The overall prevalence of periodontitis was 60.5%. Multivariable logistic regression showed that age OR=2.48 (95% CI. 1.18-5.22), education level OR=82.15 (95% CI. 8.21-822.11), socio economic status OR=2.28 (95% CI. 1.49-6.62), employment status OR=7.3 (95% CI. 1.38-38.74, and tobacco use OR=6.89 (95% CI. 1.78-60.65) were significantly associated with periodontitis. Conclusion: Periodontitis appears to be a common problem among pregnant women in Rwanda. Risk factor screening could help identify pregnant women at higher risk of periodontal disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».